样本方差S2的期望：E（S2）=σ2。方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数，方差是和中心偏离的程度，用来衡量一批数据的波动大小（即这批数据偏离平均数的大小）并把它叫做这组数据的方差，记作S2。在样本容量相同...

样本方差的期望等于总体方差，证明如下：设总体为X，抽取n个i。i。d。的样本X1，X2，...，Xn，其样本均值为Y=(X1+X2+...+Xn)/n。其样本方差为S=((Y-X1)^2+(Y-X2)^2+...+(Y-Xn)^2)...

样本方差的期望为E(S^2)=σ^2*(n-1)/n，其中σ^2为总体方差。因此，当样本来自于二项分布且样本容量n足够大时，样本方差的期望可以近似地等于总体方差。但是在其他情况下，样本方差的期望不一定等于总体方差。

先修改如下!E（s^2)=D(x)=∑xE(x-E(x)^2)好好看下中心距和原点距的定义和概念就明白了!

样本均值是一个统计量，是随机变量，在有了样本观测值之后，样本均值才有对应的观测值。当样本观测值黑没有得到时，只能把它作为随机变量对待，这时它就有数学期望、方差等数字特征。E(X把)=E(1/n∑Xi)=1/nE(∑Xi)=...

E(s²)=σ²，Var(s²)=2σ^4/(n-1)

样本方差s2的公式是s²=(1/n)[(x1-x_)²+(x2-x_)²+...+(xn-x_)²]样本方差是指总体各单位变量值与与其算数平方数的离差平方的平均数。S称为样本标准差，即方差的算术平方根。由于S与...

前者是样本方差，后者是样本方差的数学期望

前者是样本方差，后者是样本方差的数学期望

样本均值是一个统计量，是随机变量，在有了样本观测值之后，样本均值才有对应的观测值。当样本观测值黑没有得到时，只能把它作为随机变量对待，这时它就有数学期望、方差等数字特征。E(X把)=E(1/n∑Xi)=1/nE(∑Xi)=...