"표본평균과 표본분산"의 두 판 사이의 차이

2011년 11월 4일 (금) 14:03 판

크기가 N인 모집단의 모평균이 \(\mu\), 모분산이 \(\sigma^2\) 이라고 가정하자.

크기가 n인 표본

\(\bar{y}=\sum_{i=1}^{n}y_{i}\)

\(s^2=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\bar{y})^2\)

표본분산

n-1로 나누기 vs n으로 나누기

비편향분산

Bessel's correction yields an unbiased estimator of the population variance

편향분산

@@ 1번째 줄: / 1번째 줄: @@
+크기가 N인 모집단의 모평균이 <math>\mu</math>, 모분산이 <math>\sigma^2</math> 이라고 가정하자.
+크기가 n인 표본
 <math>\bar{y}=\sum_{i=1}^{n}y_{i}</math>
-<math>\bar{y}=\sum_{i=1}^{n}y_{i}</math>
+<math>s^2=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\bar{y})^2</math>