नमूना भिन्नता के हर में N-1 क्यों है? कारण हम n के बजाय n-1 का उपयोग करते हैं ताकि नमूना विचरण वह होगा जिसे निष्पक्ष अनुमानक कहा जाता है, निष्पक्ष अनुमानक सांख्यिकीय पूर्वाग्रह एक सांख्यिकीय तकनीक या उसके परिणामों की एक विशेषता है जिससे अपेक्षित मूल्य परिणाम वास्तविक अंतर्निहित मात्रात्मक पैरामीटर के अनुमानितसे भिन्न होते हैं। https://en.wikipedia.org › विकी › पूर्वाग्रह_(आँकड़े)
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जनसंख्या विचरण 2.
नमूना विचरण को n-1 से विभाजित क्यों किया जाता है न कि N से?
सारांश। हम नमूना माध्य से प्रत्येक डेटा बिंदु के वर्ग विचलन को जोड़कर और इसे से विभाजित करके एक नमूने के विचरण की गणना करते हैं। वास्तव में एक सुधार कारक n n - 1 से आता है कि जनसंख्या माध्य के बजाय नमूना माध्य से विचलन लेने के कारण होने वाले पूर्वाग्रह को ठीक करने के लिएकी आवश्यकता होती है।
नमूना प्रसरण में हम N में से 1 क्यों घटाते हैं?
तो इन फ़ार्मुलों का उपयोग करते समय हम 1 क्यों घटाते हैं? सरल उत्तर: नमूना मानक विचलन और नमूना विचरण दोनों के लिए गणनाओं में थोड़ा पूर्वाग्रह होता है (यह "त्रुटि" कहने का सांख्यिकी तरीका है)। बेसेल का सुधार (अर्थात आपके नमूने के आकार से 1 घटाना) इस पूर्वाग्रह को ठीक करता है।
हम N के बजाय नमूना मानक विचलन में N-1 का उपयोग क्यों करते हैं?
एन-1 समीकरण का उपयोग सामान्य स्थिति में किया जाता है जहां आप ए का विश्लेषण कर रहे हैंडेटा का नमूना और अधिक सामान्य निष्कर्ष निकालना चाहते हैं। एसडी ने इस तरह से गणना की (हर में n-1 के साथ) समग्र जनसंख्या में एसडी के मूल्य के लिए आपका सबसे अच्छा अनुमान है। … परिणामी एसडी उन विशेष मूल्यों का एसडी है।
स्वतंत्रता की डिग्री n-1 क्यों है?
डेटा प्रोसेसिंग में, स्वतंत्रता की डिग्री स्वतंत्र डेटा की संख्या है, लेकिन हमेशा एक आश्रित डेटा होता है जो अन्य डेटा से प्राप्त कर सकता है। तो, स्वतंत्रता की डिग्री=n-1.
