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※ 引述《Simon (我是素食寶寶N ﰠ )》之銘言: : 1.年級:高二 : 2.科目:數學 : 3.章節:敘述統計 : 請問 為何母體變異數(標準差) 與 樣本變異數(標準差)的公式中 : 前者分母取 N 後者則取 N-1 : 為何會有這樣的差別,有何理論根據嗎? : 另外,考試時如果要考母體的變異數(標準差) 是否一定會指明? 考試的話,通常會說明這是樣本或母體... 否則,可依照現行課本所陳述,一律視為討論「樣本」變異數(標準差) 1.如果說,「平均數」提供了觀測資料「中心點」的位置 那麼,「離差」就是表達資料分散的狀況(離差越小,資料同質性越高) 在各種離差統計量中,以「標準差」最為常用... 2.母體的統計量常常是不容易得到的 (例如:調查全國老百姓體重,困難度可想而知了) 所以抽樣調查,用樣本統計量推論母體統計量 如果說母體的全部資料總是可以(輕鬆)取得,那還學什麼統計呢? 在這裡先謹記:我們往往擁有的,只是樣本的資料數據 當然,樣本數越大越好,至於要多大,在這裡就不節外生枝了.... 3.將:「觀測值與平均數間離差的平方加總後,再取平均」 我們稱之為「變異數」,可是因為變異數將資料的測量單位取了平方 所以為了讓單位一致起見,取其開平方值,定義為「標準差」 無論是標準差或變異數,都是衡量觀測值和平均值之間差異的統計量 --------------------- 4.重點開始:為何計算樣本變異數要用 n-1 除? 假設:母體平均數μ 樣本平均數 M 計算母體變異數時用 N 來除,無論就邏輯或直覺而言,都是非常顯然的 但是我們現在要做的是:以樣本變異數來估計母體變異數 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 在處理樣本時,計算「觀測值與"平均數"間離差的平方加總」的當下, 那個"平均數"究竟是母體平均數還是樣本平均數呢? 當然以母體平均數是最好,不過如"2."所述,我們擁有的只是樣本平均數 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 母體的變異量:Σ(Xi-μ)^2 樣本的變異量:Σ(Xi-M)^2 Σ(Xi-μ)^2=Σ(Xi-M+M-μ)^2=Σ(Xi-M)^2+n(M-μ)^2 ^^^^^^^^^^^^ ^^^^^^^^^^^ 由式子我們可看出:樣本變異量低估了母體變異量 如果說樣本變異量仍然除以n,所估計到的母體變異數就會「低估」了 就估計母體而言,樣本變異量的分母放 n-1 ,會緩和低估現象... 不用 n 而以 n-1 來除的合理性就在於此... 事實上,本問題在初等統計中...通常是以「不偏性」等觀念來說明... 「自由度」的解釋,則是需要線性代數的觀念 這樣的學習路線,對於一個高中生來說是無以負荷的.... 即使對初學統計者而言,也不適當 至於為什麼? 這又是另一齣漫長的故事,不打算繼續囉唆了.... : 雖然公式就是公式 但還是想瞭解一下比較學理方面講解 : 像我教學生時 也會試著去解釋公式的來源與意義 : 例如 母體的平均數 μ 與 樣本平均數的不同意義 : 所以想了解一下 上述的問題 有一次加州理工學院的物理學家請教費曼: 何以自旋(spin)1/2的粒子必須遵守費米-狄拉克統計? 費曼說:「先給我一些時間,我準備用大一普通物理的觀念程度試著回答你」 過沒幾天費曼告訴那位教授: 「很抱歉,我已經試過了,但是一直無法把它簡化到大一程度。 也就是說,我們其實還不瞭解真正了解這個現象...」 同樣的,挑戰者號太空梭失事的真相調查,忙壞了全世界的科學家.... 其實那也不過是一杯冰水與橡皮筋的故事... 任何正常程度的中小學生都能掌握..... 還有後話,不過先就此打住了.... 我只是相信:當一個人能夠用深入淺出的方式表達, 通常意味著對問題的脈絡有著更通透的瞭解... 否則,我會懷疑他對於那些觀念,真有他以為的那麼充分掌握?! --



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◆ From: 59.105.9.48
1F:推 tuyuchieh:精闢的講解 推推推~~~ 06/16 15:41
2F:→ austin1119:可惜不管是學校還是補習班,很多老師也不懂為何:n與n-1 06/16 20:24
3F:→ austin1119:很有意義的統計,卻被強調在一些無謂的計算與背公式上 06/16 20:25
4F:推 choucj:很詳細, 不過難解釋的是不取n-2,n-3的理由 06/16 22:25
5F:→ choucj:高中課本就是這樣的解釋版本, 不過卻讓學生以為原來用 06/16 22:26
6F:→ choucj:用n-1的理由也只是湊出來的,這讓學統計的挺難接受就是.. 06/16 22:27
7F:推 alamabarry:先推..晚點在來看....不選 n-2有理由嗎?? 06/16 22:39
8F:推 alamabarry:不過講到自由度跟線性代數讓我有點意外 06/16 22:42
9F:推 yonex:如果你把自由度當成是獨立自由變數 便不會感到有什麼意外吧 06/19 01:02
10F:→ yonex:線性代數對於統計學的學習倒是蠻有必要的 06/19 01:04







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