В чем разница между выборочной дисперсией и выборочной дисперсией? Они кажутся одинаковыми. Не так ли?
15
Отклонение выборки относится к изменению наблюдений (точек данных) в одной выборке. Отклонение выборки относится к изменению конкретной статистики (например, среднего значения), рассчитанной в выборке, если повторять исследование (создание выборки / сбор данных / расчет статистики) много раз . Однако из-за центральной предельной теоремы для некоторых статистических данных вам не нужно многократно повторять исследование в реальности, но вы можете вывести дисперсию выборки из одной выборки, если выборка является репрезентативной (это асимптотический подход). Или вы можете смоделировать повторение исследования по одной выборке (это подход начальной загрузки).
Дополнительное примечание о «выборочной дисперсии». Два могут быть смешаны в одном семестре:
Оценка дисперсии населения на основе этой выборки. Это то, что мы обычно используем, у него есть знаменатель (степени свободы) n-1 .
Дисперсия этого образца . Имеет знаменатель п .
«Дисперсия выборки» я бы интерпретировал как «дисперсию, связанную с выборкой», например, как оценщик (например, среднее значение). И поэтому я бы посчитал эти два термина совершенно разными.
Но «дисперсия выборки» немного расплывчата, и мне нужно было бы увидеть некоторый контекст, чтобы быть уверенным. И я бы предпочел сказать «вариация выборки» для общей идеи.
[Многие люди (особенно в количественной генетике) используют термин «дисперсия» вместо «вариации», тогда как я бы оставлял «дисперсию» исключительно для конкретной меры вариации.]