方差

一、启发提问１．什么叫总体平均数？什么叫样本平均数？２．甲乙两名战士在同样条件下练习射击，每人打５枪所得环数分别是：甲：６、８、９、９、８　　乙：１０、７、７、７、９怎样判断他们的射击技术谁比较稳定．３．什么是方差？什么是标准差？４．怎样计算一组数据的方差？二、读书自学　教材Ｐ１６７－Ｐ１７５三、启读指导１．方差是各数据与它们的平均数的差的平方的．２．设一组数据ｘ１、ｘ２…ｘｎ．它们的平均数为ｘ，方差为Ｓ２，则计算方差的公式为Ｓ２＝．３．方差是衡量一组数据波动大小的量，一组数据的方差越大、则这组…     

决策中的风险问题

<正>大家知道,方差表示数据的波动情况,方差越小,数据波动越小,成绩回越稳定.利用方差这一特性,我们可以在生活决策时衡量风险的大小,方差越小,风险越小;方差越大,风险越大.在实际生活里,方差衡量风险的办法被广泛应用."股市有风险,入市须谨慎."这是股票市场的警示语.资产风险是指资产收益率的不确定性,不确定性越高风险越大.因此购买股票时要研究风险,衡量风险的指标之一就是收益率的方差.     

基于变量选择和聚类分析的两阶段异方差模型估计

建模经济学领域中的面板数据,异方差性在所难免.两阶段估计方法是一种较好的研究异方差性的手段,在进行样本分组时,如果仅选定一个自变量作为依据,会导致信息量不完整.本文提出了用变量选择的方法筛选出用于分组的几个变量,之后用κ均值方法进行聚类,进而实现对样本的类别划分,从而可以得到异方差估计.实证显示:在异方差估计精度和拟合值方面,本文提出的方法在有效性和可行性方面优势明显.     

第四讲 均值、方差和相关矩阵的计算(续)

(一)功能 估计多元样本的均值、标准差和方差──协方差、相关系数矩阵.其中样本数据可以分组提供。 (二)算法概述 设M个变量的N次观测数据矩阵为(xki)N×M.定义前n次观测数据的均值与差积和为并令可证有如下递推公式*: *证明见本刊1983年第4期杨自强的文章。该文通过大量数据对比计算后认为这是一个较好的一轮算法,特别在数 据服从正态分布。且均值比方差小时。于是对于N次观测数据有均值标准差方差──协方差相关系数递推算法对于数据的调用是一次性的,即在一轮循环计算中同时完成均值与差积和的计算。本程序允许把数据矩阵分割为k个子…     

细说方差的大小比较

<正>在近几年的中考试题中,经常出现一类比较两组数据方差大小的问题.那么应该怎样比较两组数据的方差大小呢?现归纳总结三种方法,以供参考.一、方差比较法先根据方差公式计算两组数据的方差,然后再比较方差的大小,这是比较方差大小的最直接也是最基本的方法.例1 10名同学分成甲、乙两队进行篮球比赛,他们身高(单位:cm)如下表所示:     

一种更加省时的方差计算方法

<正>《中学生数学》2020年9月(下)文"置换平均数妙算方差"介绍了妙算方差的新方法,本文也介绍一种可以简化方差计算的方法.引例(1)先极端化考察,第一组数据2,2,2,2与第二组数据-1,-1,-1,-1,用定义或公式易得这两组数据的方差相等(都为0);(2)再变通考察,给出第一组数据4,7,9,     

样本大小不断变化时如何计算均值和标准差?

问:在计算样本的均值和方差时,由于样本大小不断变化(增加或减少),每一次都要把全部数据代入公式计算。有没有这样的公式,它可以利用原来计算过的均值和方差值合并新增加(或减少)的几个数据而得到新的均值和方差?答:有。请记住以下两个公式:公式中x,s2为x1,…,x4的均值和方差;x     

巧妙绘图像 轻松学方差

初中数学教材上所介绍的方差知识比较抽象,难于理解,如果在学习时辅助以图像, 便会豁然开朗,现说明如下．一、方差的作用用来衡量一组数据波动的大小．这里的“波动”对于初学者来说就很难理     

概率与统计的知识理解之方差

方差是描述数据集中趋势的重要指标,是进行统计决策的关键要素.通过对方差知识的深入梳理,分析样本方差分母为n和n-1的两种不同适用情形,并对在用样本估计总体统计思想下样本方差分母的校正从两个维度进行阐述与证明,有助于加强人们对方差知识的理解,做出正确的统计决策.     

样本估计总体在生活中的应用例析

<正>有时由于研究对象个体太多,限于人力与物力而无法做全面的调查,抑或调查时具有破坏性,我们只能抽样调查.抽样的方法包括简单随机抽样、分层抽样,以及整群抽样和系统抽样等.从总体中抽取一部分个体,得到样本,如何用样本估计总体呢?有两种途径：一是从图形的角度用样本估计总体,它需要用频率分布表列出各小组的频数与频率,抑或用频率分布直方图画出频数;二是从代数的角度用样本估计总体,即算出样本的平均数、方差和极差等,用样本的特征数估计总体的特征数.     

基于GARCH模型的股指期货协整跨期套利实证研究

利用沪深300股指期货的5分钟高频收盘数据建立跨期套利模型,在现有的协整理论基础上,应用GARCH模型描述残差的条件异方差性,用历史数据预测未来价格的时变方差,利用置信度确定价差范围。实证结果表明,沪深300股指期货存在日内跨期套利机会.无论是样本内数据还是样本外数据,投资者的风险好恶如何,通过跨期套利可以在较小的风险下,获得较高的盈利.     

统计在2007年高考试题中的体现

为了考察一个总体的情况,在统计中通常是从总体中抽取一个样本,用样本的有关情况去估计总体的相应情况.这种估计大致分两类,一类是用样本的频率分布去估计总体分布,一类是用样本的某种数字特征(例如平均数、方差等)去估计总体的相应数字特征.……     

抽样调查(Ⅲ) 第二讲 简单随机抽样(续)

2)方差的估计 在实际问题中,由于总体的方差S2是未知的,因此(2.9)及(2.10)式还不能直接应用.换言之,估计量的方差还需要估计·可以证明,对有限总体,样本方差也是总体方差的无偏估计,即 E(S2)=S2(2.14)例如在例2.1中,总体方差S2=36/7=5.1429,而根据表2.1,根据全部可能样本的样本方差计算E(S2)=144/28=5.1429.两者相等.根据这个结果,我们有 定理2.3对于简单随机抽样 是V(y)的无偏估计. 例2.2某市区共有4328户.为调查该区的居民的收入情况,用简单随机抽样方法从中抽取30户,登门登记了每户的月收入yi ,具体数字如表2,2所示. 这里 N= 4328,n=…     

混合样本方差的优良性

常见的教科书中通常采用混合样本方差作为方差相等的两个正态总体方差的估计,而对其优良性却鲜有解释.在本文中,我们证明了混合样本方差是总体方差的UMVUE,即一致最小方差无偏估计.     

基于投影的两样本分布相等的非参数检验

本文通过利用投影推广经典的Cramér-von Mises度量,研究能够适应于高维数据的两样本分布相等的非参数检验.本文所提出的新度量是非负的,且新度量等于零当且仅当两总体具有相同分布,这确保相应的检验能够探测任意的备择假设.本文所推荐的检验统计量具有精确的代数表示,不依赖于任何冗余参数.由于新度量的定义不需要任何的矩条件,本文所提出的检验方法能够对数据中强影响值和异常值稳健.在传统的“大样本、固定维数”和新型的“固定样本、高维数”框架下,研究了新检验统计量的渐近性质.在传统的“大样本、固定维数”框架下,证明所推荐的检验功效不依赖于两样本量的比值的大小,这确保新检验可以适用于非平衡样本的数据.在新型的“固定样本、高维数”框架下,证明所推荐的检验功效主要由两总体的位置和尺度差异决定.在这一框架下,本文进一步修正所推荐的检验统计量使其在探测两总体的位置和尺度差异时具有更高的功效.数值研究表明本文所提出的检验是有效和切实可行的.     

基于贝叶斯伪设计与组合样本的候选者数据库网络调查的推断研究

候选者数据库网络调查的推断问题是网络调查发展中迫切需要解决的问题.基于此,提出基于贝叶斯伪设计与组合样本的非概率抽样推断方法:将网络候选者数据库的调查样本与概率样本结合,根据贝叶斯定理推导出网络候选者数据库的调查样本单元的伪权数构造式,再利用两个样本数据共同估计总体均值,最后利用Bootstrap和Jackknife方法来计算总体均值估计的方差估计.研究结果表明:基于贝叶斯伪设计与组合样本的总体均值估计比使用Elliot方法估计的总体均值偏差更小,估计效果较好;方差估计方面,Bootstrap方差估计比Jackknife方差估计的效果好.     

也谈杨辉三角的对称性

我们知道:整数可以分为两部分,一部分为奇数,另一部分为偶数.我们用“(?)”代表全体奇数的类,用“(?)”代表全体偶数的类,由于奇数 奇数=偶数,偶数 偶数=偶数,奇数 偶数=奇数,所以有 .为了简便,分别用“0”和“1”来代替“(?)”和“(?)” 在杨辉三角形中,除最外面的两条“1”外,其余各数都等于它肩上两个数之和.杨辉三角形的第一排只有一个数“1”,第二排两个数都是“ 1”,显然第三排中间     

基于M估计的指数相关非线性混合效应模型的齐性检验(英文)

方差和相关系数的齐性是纵向数据分析中常用假设之一,然而,这些假设未必合适.本文主要研究的是具有指数相关结构的纵向数据非线性混合效应模型,首先将Huber函数引入模型的对数似然函数中,利用Fisher得分迭代法得到模型参数的稳健估计(M估计),然后基于M估计对模型的方差和相关系数的齐性进行了Score检验,并给出了检验统计量的Monte-Carlo模拟结果.最后用一个实例说明了本文的方法.     

应用方差公式 妙求代数最值

<正>方差不但是统计量,它在代数最值问题上也有着比较广泛的应用,我们可以利用方差定义,根据方差的性质来求代数最值.初中数学教材对方差的定义是:设一组数据为■,其平均数为■,则方差■对上式进一步计算可得■我们知道,     

基于超总体伪设计与组合样本的候选者数据库网络调查的推断研究

候选者数据库网络调查的推断问题是网络调查发展中迫切需要解决的问题.基于此,提出基于超总体伪设计与组合样本的非概率抽样推断方法:对网络候选者数据库的调查样本建立超总体模型来构造伪权数,并根据网络候选者数据库的调查样本和概率样本的组合样本计算总体均值的估计,最后根据超总体模型的方差估计理论推导出目标总体均值估计的方差估计式,同时采用Bootstrap与Jackknife方法来估计总体均值估计的方差,并比较不同方差估计方法的效果.研究结果表明:基于超总体伪设计与组合样本的总体均值估计效率高于仅使用概率样本的估计和仅使用网络候选者数据库的调查样本加权的估计,估计效果较好;方差估计方面,采用VM1、VM2与VM3方法计算的方差估计相比而言更好.