※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:不偏分散の分母の n-1)
不偏分散の分母の n-1
標本平均 Xav を求める式、
Xav = 1/nΣxi
を不偏分散で用いるため自由度が1減り、不偏分散の分母が n-1 になると思います。
母平均は標本から求めるものではなく(それは標本平均になる)、既知であることが前提であるため上式は不要であり、
標本分散では自由度が減らず分母が n-1 ではなく n になる。
この考えは間違っていないでしょうか?
もし間違っていないとすると、母平均は事前にわかっているものなのでしょうか?
例えば、母集団をクラス40人のテストの点数とすると(これは母集団と言わない?)、上式より母平均(?)を求めることができます。
母平均が40個のデータに独立でないため、分散の自由度は1減らす必要がある気がします。
これは結局不偏分散を求めているのでしょうか?
お礼
ご返答ありがとうございます。 一つわからない点があります。 >しかし、40個すべてのデータから得られた母平均や母分散は40個のデータと独立ではありませんが、 >情報が40個あります。 これは不偏分散のときも同じではないでしょうか。 (普通こんなことはしませんが)40個中39個のデータを抽出した場合は分母が n-1 になって、 40個中40個のデータを抽出した場合は分母が n になるのはどうしてでしょうか。