Ինչու՞ ՆՄԱՆԱՅԻՆ ՏԱՐԲԵՐԱԿԸ ՈՒՆԻ N-1 հայտարարում: Պատճառը, որ մենք օգտագործում ենք n-1 այլ ոչ թե n, այն է, որ ընտրանքի շեղումը կլինի այն, ինչ կոչվում է անկողմնակալ գնահատող անաչառ գնահատող Վիճակագրական կողմնակալությունը վիճակագրական տեխնիկայի կամ դրա արդյունքների հատկանիշն է, որով ակնկալվող արժեքը արդյունքները տարբերվում են իրական հիմքում ընկած քանակական պարամետրից, որը գնահատվում է: https://en.wikipedia.org › wiki › Կողմնակալություն_(վիճակագրություն)
Կողմնակալություն (վիճակագրություն) - Վիքիպեդիա
Բնակչության շեղումների
2.
Ինչու՞ է ընտրանքի շեղումը բաժանվում n-1-ի և ոչ N-ի:
Ամփոփում. Մենք հաշվարկում ենք նմուշի շեղումը` գումարելով յուրաքանչյուր տվյալների կետի քառակուսի շեղումները ընտրանքի միջինից և բաժանելով այն: Փաստացիորեն բխում է n n − 1 ուղղման գործակիցից, որը անհրաժեշտ է շտկելու համար առաջացած շեղումները ընտրանքի միջինից, այլ ոչ թե բնակչության միջինից::
Ինչու ենք մենք հանում 1-ը N-ից ընտրանքային շեղումների մեջ:
Ուրեմն ինչու ենք մենք հանում 1 այս բանաձևերն օգտագործելիս: Պարզ պատասխան. հաշվարկները և՛ նմուշի ստանդարտ շեղման, և՛ նմուշի շեղման համար պարունակում են մի փոքր կողմնակալություն (սա «սխալ» ասելու վիճակագրության եղանակն է): Բեսելի ուղղումը (այսինքն՝ ձեր ընտրանքի չափից 1 հանելը) ուղղում է այս կողմնակալությունը։
Ինչու ենք մենք օգտագործում N-1 նմուշի ստանդարտ շեղման մեջ N-ի փոխարեն:
n-1 հավասարումն օգտագործվում է սովորական իրավիճակում, երբ դուք վերլուծում եքտվյալների նմուշ և ցանկանում եմ ավելի ընդհանուր եզրակացություններ անել: Այս կերպ հաշվարկված SD-ն (ն-1-ով հայտարարի մեջ) ձեր լավագույն գուշակությունն է ընդհանուր բնակչության մեջ SD-ի արժեքի համար: … Ստացված SD-ն այդ որոշակի արժեքների SD-ն է:
Ինչու է ազատության աստիճանը n-1?
Տվյալների մշակման ժամանակ ազատության աստիճանը անկախ տվյալների թիվն է, բայց միշտ կա մեկ կախված տվյալ, որը կարելի է ստանալ այլ տվյալներից: Այսպիսով, ազատության աստիճան=n-1։
