理論値と実測値にはズレが生じる その違いを知るヒントは、「理論値と実測値にはズレが生じる」という事実にあります。 pythonを使って実例を見てみます。 import numpy as np x=np.array([[0,0]]) for i in range(1000): rand=np.random.randn(100) a=rand.var()#分散 b=rand.var(ddof=1)#不偏分散 x=np.append(x, np.array([[a,b]]), axis=0) x=np.delete(x,0, 0) #分散が理論値1より小さくなった回数 print(len(x[x[:,0]<1])) numpyモジュールのrandn関数を使って、平均値0、分散1の正規分布に従う100個の乱数を作ります。そして、その乱数の分散と不偏分散を求めます。 さらに、「100個の乱数で分散・
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