（おまけ） イラストでわかる自由度と不偏分散

本文に戻る （おまけ） イラストでわかる自由度と不偏分散 標準偏差を計算するときに、なぜデータ個数ではなく自由度 ｎ－１ を使うの？ そもそも自由度って何？ というご質問を受ける。 標準偏差の計算と自由度の関係がわかりにくいということで、本文にバラバラに書いてあるものを、そこだけまとめなおしてみました。 ＜不偏分散の公式＞ 平方和Ｓ 不偏分散Ｖ＝━━━━━━━━ 自由度ｎ－１ 不偏分散は 標準偏差 2（σ 2）の最もよい推定値になっています。偏っていないという意味で不偏と名づけられています。いっぽう、平方和をデータ個数で割ると、真の標準偏差値より小さめの数値となります。 標準偏差とは何か （真の平均 μ で算出したとき） 標準偏差とは何かを知るために、まず面積の平均値を計算することからはじめよう。 Ｑ： いろいろな大きさの正方形があります。この平均的な面積の正方形をどうやって描けば いい？

[entropiajp]

“観測データ x は、真の平均値の情報量と試料平均の情報量とその他ばらつき情報量とに配分されます”

[midnightseminar]

これは分かりやすい解説

[hopekuson]

あとでよむ

[tsfmysd]

なるほどわからん。/ 標準偏差を計算するときに、なぜデータ個数ではなく自由度 ｎ－１ を使うの？

[tacamula]

自由度＝n-1の解説

[awdeek]

自由度＝n-1の解説