바이어스 견적서가 실제 값과 예상 값의 차이라는 것을 알고 있습니다.
차이가 0 일 때, 편향되지 않고 편향됩니다.세트의 평균을 추정하십시오. (바이어스 견적서)
이제 제 질문은 몇 가지 값 (x1, x2, ........, xn)이 있다고 가정하고 그 평균을 추정하고 싶습니다.
평균을 첫 번째 값 (x1)의 값으로 지정합니다.
그리고 강사는 편견이 없다고 말했다.
내 질문은 - 왜?
값 집합의 평균은 아마도 x1의 값과 같지 않으므로 편향되어야한다고 말할 수 있습니다. 왜 그것은 unbased입니까?
만약 Unbiased이라면 (왜 좋을까요?) 왜 나쁜가?
이제 내 질문에,이 전 값의 일부 세트 (X1, X2, ........, XN)을 가지고 있고 그 평균을 추정한다고 가정 할 수있다. 의 평균에 첫 번째 값 (x1)의 값을 할당합니다.
샘플의 의미는 표본 평균 - 당신은 단지 1 개를
샘플 수를 할당 할 수 없습니다 (1 개는, ..., XN)는을 가지고 일부 유통에서 크기 n의 샘플입니다 몇몇 매개 변수에 의해 정의 된 확률 밀도 함수. 우리는 단지이이 각 x_i로부터의 기대 값
E(x_i) = M. for all i since they all are sampled from same population/distribution
샘플 뜻을 의미 평균 M 및 분산 V. 정규 분포라고 편의상라고하자 Xbar = (X1 + .. + XN) 인/N
이것의 기대 기대 단순히 속성을 사용
E(Xbar) = (E(x1) + ... + E(xn))/n = nM/n = M
이다. 따라서 표본 평균의 기대 값은 모집단 평균의 기대 값과 같은 M입니다. 따라서 표본 평균은 편향 추정의 정의가 추정 자로 사용 된 통계의 기대 값이 추정하는 매개 변수와 동일하므로 편향되지 않습니다. 위의 내용을 따르지 못할 경우 강사와상의하거나 stackexchange의 수학 또는 통계 버전에 게시하는 것이 좋습니다.
감사합니다. – user990635