estimated_standard_deviation
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| estimated_standard_deviation [2020/07/25 21:17] – [실험적, 수학적 이해] hkimscil | estimated_standard_deviation [2020/09/18 18:50] – hkimscil | ||
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| Line 5: | Line 5: | ||
| \begin{eqnarray*} | \begin{eqnarray*} | ||
| - | \hat{\sigma^{2}} = \dfrac {\displaystyle\sum_{i=1}^{n}{(X_{i}-\mu)}} {n} | + | \hat{\sigma}^{2} = \dfrac {\displaystyle\sum_{i=1}^{n}{(X_{i}-\mu)}} {n} |
| \end{eqnarray*} | \end{eqnarray*} | ||
| Line 11: | Line 11: | ||
| \begin{eqnarray*} | \begin{eqnarray*} | ||
| - | \hat{\sigma^{2}} = \frac {\displaystyle\sum_{i=1}^{n}{(X_{i}-\overline{X})}} {n} | + | \hat{\sigma}^{2} = \frac {\displaystyle\sum_{i=1}^{n}{(X_{i}-\overline{X})}} {n} |
| \end{eqnarray*} | \end{eqnarray*} | ||
| \begin{eqnarray*} | \begin{eqnarray*} | ||
| - | \hat{\sigma^{2}} = \frac {\displaystyle\sum_{i=1}^{n}{(X_{i}-\overline{X})}} {n-1} | + | \hat{\sigma}^{2} = \frac {\displaystyle\sum_{i=1}^{n}{(X_{i}-\overline{X})}} {n-1} |
| \end{eqnarray*} | \end{eqnarray*} | ||
| Line 23: | Line 23: | ||
| ====== 직관적 이해 ====== | ====== 직관적 이해 ====== | ||
| 위에서 n-1 을 사용하기 위해서 추정하는 것은 | 위에서 n-1 을 사용하기 위해서 추정하는 것은 | ||
| + | |||
| \begin{eqnarray*} | \begin{eqnarray*} | ||
| - | \displaystyle\sum_{i=1}^{n}{(X_{i}-\mu)} > \displaystyle\sum_{i=1}^{n}{(X_{i}-\overline{X})}} | + | \sum_{i=1}^{n} {(X_{i}-\mu)} > \sum_{i=1}^{n} {(X_{i}-\overline{X})} |
| \end{eqnarray*} | \end{eqnarray*} | ||
| + | |||
| 라는 점이다. 따라서 n 대신 n-1로 나눠주어서 " | 라는 점이다. 따라서 n 대신 n-1로 나눠주어서 " | ||
estimated_standard_deviation.txt · Last modified: 2023/09/13 11:00 by hkimscil