1樓：靜學社-學無止境
估計總體引數有「矩估計法」，「最大似然法」，「貝葉斯法」和「自助法」等。「矩估計法」估計總體方差得出的結果是樣本離差平方和除以n，但是發現除以n有偏，而除以n-1則無偏，所以一般用的是除以n-1。
如果樣本容量最夠大，那麼除以n還是n-1沒有什麼差別，你高興用哪個都行，小樣本則建議使用除以n-1更好。
2樓：
因為我們要的是無偏估計，即E（u）- u = 0, 我個人建議你如果知道怎樣證明無偏估計推導的話，字試一試。你就知道如果不除n-1的話，你的期望值不是無偏的
3樓：VVValar
你都會推導是無偏估計了為什麼還有這個疑問呢？正是因為它是無偏的我們才用它啊，當然樣本方差還有許多其他好的性質。
其實點估計包括引數估計甚至函式估計，一條基本思想就是用樣本均值估計總體均值，這樣做的基礎是大數定律。所以很多統計量都是樣本加起來除以n的形式。當然也可以除以n-1，比如樣本方差。
這樣做是為了無偏而已。而「自由度」只是給n-1命個名而已。
為什麼樣本協方差Cov X,Y 中自由度為n 1，而相關係數的假設檢驗自由度為n 2？
夏澈丹 通俗來講，是和這兩個量本身表示式有關係。對於協方差 從這個式子可以看出，雖然公式裡有乙個減掉 但實際上計算並不需要減。所以這裡實際上沒有限制y，只限制了x。所以其對應自由度是n 1。但對於相關係數，這裡 同樣對於y沒有限制，限制是在 上。並且 這裡有兩個限制條件，的和必須是0，其平方和也有乙...
請問為什麼多元估計中係數的方差比單變數估計的方差大，但是我們還是偏愛多元估計的係數呢？
南野秀一 正好2年前學過這個，為解決這個問題，先介紹乙個定理 Frisch Waugh Lovell Theorem If the regressors are partitioned as in then 1.If and are the OLS regression coefficients i...
在做矩估計法時，為什麼可以直接令樣本均值等於總體均值？
Merlin 矩估計 moments estimation 的基本思路是用樣本矩估計總體矩。在只有乙個未知引數的情況下，用一階樣本矩 也就是樣本均值 去估計一階總體矩 也就是總體均值 令其相等是用於估計，而不是代表事實就是相等，或者說可以當作計算機語言裡的賦值，而樣本均值的期望等於總體均值這是乙個等...