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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:不偏分散の分布は?)

不偏分散の分布と導出方法について

このQ&Aのポイント
  • 不偏分散は標本分散から導出される統計量であり、その分布はχ2分布に従います。
  • 不偏分散の導出方法は標本分散の期待値を計算することであり、その分布は確かにχ2分布です。
  • 不偏分散は点推定だけでなく区間推定にも使用されますが、不偏分散の導出にχ2分布の平均が利用されるわけではありません。

質問者が選んだベストアンサー

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noname#227064
noname#227064
回答No.3

先のお二人の回答者と重複する部分がありますが、ご容赦願います。 > ここで、上記と同様に、不偏分散(=1/n-1Σ(x-xi)^2)についての分布とは、どのような分布になるのでしょうか? > おそらくΧ2分布になると推察しますが、証明できてません。 不偏分散 = Σ(xi-x)^2/(n-1) = {σ^2/(n-1)} * ns^2/σ^2 で、ns^2/σ^2が自由度n-1のχ^2分布に従うことから、不偏分散は自由度n-1のχ^2分布の横軸をσ^2/(n-1)倍に拡大して、縦軸を(n-1)/σ^2倍に拡大した分布に従います。 ちなみに標本分散は、 標本分散 = Σ(xi-x)^2/n = {σ^2/n} * ns^2/σ^2 であることから、自由度n-1のχ^2分布の横軸をσ^2/n倍に拡大して、縦軸をn/σ^2倍に拡大した分布に従います。 あくまでもχ^2分布に従うのは、ns^2/σ^2であって不偏分散や標本分散ではありません。 自由度n-1のχ^2分布の期待値がn-1となることから、 E[不偏分散] = E[{σ^2/(n-1)} * ns^2/σ^2] = {σ^2/(n-1)} * E[ns^2/σ^2] = {σ^2/(n-1)} * (n-1) = σ^2 E[標本分散] = E[{σ^2/n} * ns^2/σ^2] = {σ^2/n} * E[ns^2/σ^2] = {σ^2/n} * (n-1) となります。 > 特に上記のとおり混乱しておりますので、現在はむしろ、「不偏分散については、点推定でのみ用いるのか?」と考えております。 不偏分散も標本分散の分布もχ^2分布を上述のように拡大縮小したものですので、これを利用すれば区間推定もできます。

Tchariot
質問者

お礼

quaestio様。 ご回答有難う御座います。お返事遅くなり、恐縮です。 時間余裕がなく申し訳ありませんが、後ほどしっかり読ませて頂きます。 また質問した際は、お答え頂ければ助かります。 まずは、ご回答の御礼まで。

Tchariot
質問者

補足

遅くなりましたが、理解致しました。 有難う御座いました。

その他の回答 (2)

  • arrysthmia
  • ベストアンサー率38% (442/1154)
回答No.2

まず、知識の確認。 標準正規分布に従う母集団からの標本について、 χ^2 分布に従うのは、標本分散ではなく、 不偏分散のほうです。 その χ^2 分布の自由度がいくつかを考えれば 覚えやすいし、 疑問が残るなら、正規分布の確率密度関数から、 それぞれの分散の確率密度関数を求めてみれば判る。 E[S^2] に関する話は、E[ ] が線形ですから、 E[S^2] = (σ^2/n) E[n s^2/σ^2] = (σ^2/n) n = σ^2 となって、 n s^2/σ^2 の従う χ^2 分布の平均が n であることが、 E[S^2] = σ^2 の根拠になります。

  • Willyt
  • ベストアンサー率25% (2858/11131)
回答No.1

不偏分散は簿分散の推定値ですから、自由度が一つ下がりますよ。ですから割る数はn-1になります。

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