為什麼樣本方差（sample variance）的分母是 n-1
但是這個答案顯然不夠直觀（教材裡面統計學家像變魔法似的不知怎麼就得到了上面這個等式）。
下面我將提供一個略微更友善一點的解釋。
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首先，我們假定隨機變數
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為什麼樣本方差（sample variance）的分母是 n-1
要回答這個問題，偷懶的辦法是讓困惑的題主去看下面這個等式的數學證明：. 但是這個答案顯然不夠直觀（教材裡面統計學家像變魔法似的不知怎麼就得到了上面這個等式）。 下面我將提供一個略微更友善一點的解釋。 =======================================================
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正則化——“偏差（bias）”與“方差（variance）”
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為什麼樣本方差裡面要除以（n-1）而不是n？
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【數學基礎】無偏估計——為何樣本方差需要除以（n-1）？
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方差（Variance）和標準差（Standard Deviation）
轉自：http://book.51cto.com/art/201004/193276.htm 方差是總體所有變數值與其算術平均數偏差平方的平均值，它表示了一組資料分佈的離散程度的平均值。標準差是方差的平方根，它表示了一組資料關於平均數的平均離散程度。 其中， 為總
偏差（Bias）與方差（Variance）
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自由度（為什麼樣本方差自由度是n-1）
一 概念、條件及目的 概念 要理解樣本方差的自由度為什麼是n-1,得先理解自由度的概念： 自由度，是指附加給獨立的觀測值的約束或限制的個數，即一組資料中可以自由取值的個數。 成立條件 所謂自由取值，是指抽樣時選取樣本，也就是說：
均方誤差、平方差、方差、均方差、協方差（轉）
相差 均方差 nbsp 無法 bsp 技術 方法 簡便 但是 一，均方誤差 作為機器學習中常常用於損失函數的方法，均方誤差頻繁的出現在機器學習的各種算法中，但是由於是舶來品，又和其他的幾個概念特別像，所以常常在跟他人描述的時候說成其他方法的名字。 均方誤差的數學表達為：
從多個角度來理解協方差（covariance）
起源：協方差自然是由方差衍生而來的，方差反應的是一個變數（一維）的離散程度，到二維了，我們可以對每個維度求其離散程度，但我們還想知道更多。我們想知道兩個維度（變數）之間的關係，直觀的舉例就是身高和體重（青少年），我們採集到的資料裡面有一種固有的性質，那就是身高越高的樣本似乎總有著更大的體重，那我們如何衡量這種
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協方差（Covariance）
統計學上用方差和標準差來度量資料的離散程度 ，但是方差和標準差是用來描述一維資料的（或者說是多維資料的一個維度），現實生活中我們常常會碰到多維資料，因此人們發明了協方差（covariance），用來度量兩個隨機變數之間的關係。 我們仿照方差的公式來定義協方差： 方差： 協方差
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