样本方差

✍ dations ◷ 2025-10-29 22:24:57 #统计理论,估计理论

样本方差是依据所给样本对随机变量的方差做出的一个估计。

X 1 , , X n {\displaystyle X_{1},\cdots ,X_{n}} 是随机变量 X {\displaystyle X} n {\displaystyle n} 个样本,则样本方差定义为:

其中 X ¯ {\displaystyle {\bar {X}}} 为样本均值。

根据该定义,可以得出:

若随机变量 X {\displaystyle X} 的期望为 μ {\displaystyle \mu } 、方差为 σ 2 {\displaystyle \sigma ^{2}} ,则样本方差的期望满足:

即样本方差是总体方差的无偏估计。

样本方差的定义中,分母的值为 n 1 {\displaystyle n-1} 而非 n {\displaystyle n} ,一个重要原因即是这样定义的样本方差是总体方差的无偏估计。这被称为贝塞尔修正。

样本方差作为随机变量的(可测)函数,其本身也是一个随机变量。在某些特殊情况下样本方差的分布是已知的。例如,若 X 1 , , X n {\displaystyle X_{1},\cdots ,X_{n}} 是独立同分布的正态随机变量,均值和方差为 μ {\displaystyle \mu } σ 2 {\displaystyle \sigma ^{2}} ,则 ( n 1 ) s 2 / σ 2 {\displaystyle (n-1)s^{2}/\sigma ^{2}} 服从自由度为 n 1 {\displaystyle n-1} 的卡方分布。

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