제곱합2 표본분산을 구할 때 (n-1)로 나누는 이유 $ \text{표본분산을 구할 때 n으로 나누지 않고 n-1로 나누는 이유를 설명합니다.} $ $ \\ $ $ s^2 = \frac{ \sum_{i=1}^n (x_i-\overline{x})^2} {n-1} $\begin{align*} E[s_n^2] &=E[\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n(xi- \overline{x})^2]\\ &=\frac{1}{n} E[\sum_{i=1}^n ((x_i-u)-(\overline{x}-u))^2]\\ &=\frac{1}{n} E[\sum_{i=1}^n ( (x_i-u)^2- 2(x_i-u)(\overline{x}-u)+(\overline{x}-u)^2)]\\ &=\frac{1}{n} E[\sum_{i=1}^n ( x_i-u)^2- 2(\overline{x.. 2021. 4. 8. (잔차)제곱합, (평균)제곱합 , 두 평균제곱합의 비율(=F값) 제곱합(Sum of squares, SS) 그냥 주어진 숫자들을 제곱하여 합한 값입니다. 그런데 한편으로는 (주어진 숫자 - 평균값=편차)을 제곱하여 합한 값을 의미하기도 합니다.(잔차 제곱합) 편차제곱합(SS) (주어진 숫자 - 평균값=편차)를 그냥 제곱하고, 그냥 합한 값입니다.(잔차 제곱 합의 의미) 카이제곱 분포를 따릅니다. 평균 제곱합(MS) - 편차 제곱합(SS)/ (n-1) - 편차 제곱합을 n-1로 나눈 값입니다. n-1 은 자유도라고 합니다. - 두 개의 평균 제곱합이 있는 경우, 두 MS의 비율은 F 분포를 따릅니다. - 분산 분석법이나 회귀분석의 결과를 보면, 2개의 평균 제곱 합의 비율을 구하는 부분이 있습니다. 이것이 바로 F 값입니다. 2020. 7. 9. 이전 1 다음