【数学基础】无偏估计——为何样本方差需要除以（n-1）？

水深无声 2022-05-12 01:18 241阅读 0赞

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相信在学习数理统计过程中，肯定很多人会下面这样的疑问

> **为什么样本方差是除以（n-1），而不是除以n呢？**

那么今天就一起来看一下是为什么。

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## 背景知识 ##

为了方便后面的表述，我们用  X ˉ \\bar\{X\} Xˉ 表示样本均值，用  S 2 S^\{2\} S2 表示样本方差，用  u u u 表示总体均值，用  σ 2 \\sigma ^\{2\} σ2 表示总体方差。

### 总体方差 ###

整体方差的求得过程如下；  
 σ 2 = D ( X ) = E ( ( X i − E ( X ) ) 2 ) = E ( X i 2 − 2 X i E ( X ) + E ( X ) 2 ) = 1 n ( ∑ i = 1 n ( X i 2 ) − 2 ∑ i = 1 n X i E ( X ) + n E ( X ) 2 ) \\begin\{aligned\} \\sigma^\{2\} =D(X)&=E((X\_\{i\}-E(X))^\{2\})\\\\ &=E(X\_\{i\}^\{2\}-2X\_\{i\}E(X)+E(X)^\{2\})\\\\ &=\\frac\{1\}\{n\}(\\sum\_\{i=1\}^\{n\}(X\_\{i\}^\{2\})-2\\sum\_\{i=1\}^\{n\}X\_\{i\}E(X)+nE(X)^\{2\}) \\end\{aligned\} σ2=D(X)=E((Xi−E(X))2)=E(Xi2−2XiE(X)\+E(X)2)=n1(i=1∑n(Xi2)−2i=1∑nXiE(X)\+nE(X)2)  
  由于 ∑ i = 1 n X i = n E ( X ) \\sum\_\{i=1\}^\{n\}X\_\{i\}=nE(X) ∑i=1nXi=nE(X) ，所以可得；  
 σ 2 = D ( X ) = E ( ( X i − E ( X ) ) 2 ) = 1 n ( ∑ i = 1 n ( X i 2 ) − n E ( X ) 2 ) = E ( X 2 ) − E ( X ) 2 \\begin\{aligned\} \\sigma^\{2\}=D(X) &=E((X\_\{i\}-E(X))^\{2\})\\\\ &=\\frac\{1\}\{n\}(\\sum\_\{i=1\}^\{n\}(X\_\{i\}^\{2\})-nE(X)^\{2\})\\\\ &=E(X^\{2\})-E(X)^\{2\} \\end\{aligned\} σ2=D(X)=E((Xi−E(X))2)=n1(i=1∑n(Xi2)−nE(X)2)=E(X2)−E(X)2

### 样本方差 ###

S 2 = 1 n − 1 ∑ i = 1 n ( X i − X ˉ ) 2 S^\{2\}=\\frac\{1\}\{n-1\}\\sum\_\{i=1\}^\{n\}(X\_\{i\}-\\bar\{X\})^\{2\} S2=n−11i=1∑n(Xi−Xˉ)2

### 中心极限定理 ###

设从均值为 u u u，方差为 σ 2 \\sigma^\{2\} σ2 的一个任意总体中抽取容量为 n n n的样本，当n 充分大的时候，样本均值的抽样分布服从 N ( u , σ 2 / n ) N(u,\\sigma^\{2\}/n) N(u,σ2/n) 的分布，即；  
 E ( X ˉ ) = u D ( X ˉ ) = σ 2 / n \\begin\{aligned\} E(\\bar\{X\})&=u\\\\ D(\\bar\{X\})&=\\sigma ^\{2\}/n \\end\{aligned\} E(Xˉ)D(Xˉ)=u=σ2/n

### 无偏估计 ###

如果  θ ^ \\hat\{\\theta \} θ^ 的期望等于  θ \\theta θ ，则称  θ ^ \\hat\{\\theta \} θ^ 是  θ \\theta θ 的无偏估计量，即  
 E ( θ ^ ) = θ E(\\hat\{\\theta \})=\\theta E(θ^)=θ  
   例如样本均值 X ˉ \\bar\{X\} Xˉ 是总体均值的无偏估计。  
 E ( X ˉ ) = 1 n ∑ i = 1 n E ( X i ) = E ( X ) = u E(\\bar\{X\})=\\frac\{1\}\{n\}\\sum\_\{i=1\}^\{n\}E(X\_\{i\})=E(X)=u E(Xˉ)=n1i=1∑nE(Xi)=E(X)=u

所有的前期准备工作就此结束了。

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## 判断 S 2 S^\{2\} S2是否是 σ 2 \\sigma ^\{2\} σ2的无偏估计 ##

先假设  S ~ 2 = 1 n ∑ i = 1 n ( X i − X ˉ ) 2 \\tilde\{S\}^\{2\}=\\frac\{1\}\{n\}\\sum\_\{i=1\}^\{n\}(X\_\{i\}-\\bar\{X\})^\{2\} S~2=n1∑i=1n(Xi−Xˉ)2；那么求 E ( S ~ 2 ) E(\\tilde\{S\}^\{2\}) E(S~2) ；  
 E ( S ~ 2 ) = E ( 1 n ∑ i = 1 n ( X i − X ˉ ) 2 ) = E ( 1 n ( ∑ i = 1 n X i 2 − n X ˉ 2 ) ) = 1 n ( n E ( X 2 ) − n E ( X ˉ 2 ) ) \\begin\{aligned\} E(\\tilde\{S\}^\{2\})&=E(\\frac\{1\}\{n\}\\sum\_\{i=1\}^\{n\}(X\_\{i\}-\\bar\{X\})^\{2\})\\\\ &=E(\\frac\{1\}\{n\}(\\sum\_\{i=1\}^\{n\}X\_\{i\}^\{2\}-n\\bar\{X\}^\{2\}))\\\\ &=\\frac\{1\}\{n\}(nE(X^\{2\})-nE(\\bar\{X\}^\{2\}))\\\\ \\end\{aligned\} E(S~2)=E(n1i=1∑n(Xi−Xˉ)2)=E(n1(i=1∑nXi2−nXˉ2))=n1(nE(X2)−nE(Xˉ2))  
  由于 σ 2 = D ( X ) = E ( X 2 ) − E ( X ) 2 \\sigma^\{2\}=D(X)=E(X^\{2\})-E(X)^\{2\} σ2=D(X)=E(X2)−E(X)2 ，且样本均值服从 N ( u , σ 2 / n ) N(u,\\sigma^\{2\}/n) N(u,σ2/n) 的分布所以；  
 E ( S ~ 2 ) = E ( 1 n − 1 ∑ i = 1 n ( X i − X ˉ ) 2 ) = E ( 1 n ( ∑ i = 1 n X i 2 − n X ˉ 2 ) ) = 1 n ( n E ( X 2 ) − n E ( X ˉ 2 ) ) = 1 n ( n ( σ 2 + u 2 ) − n ( D ( X ˉ ) + u 2 ) ) = 1 n ( n σ 2 + n u 2 − σ 2 − n u 2 ) = n − 1 n σ 2 \\begin\{aligned\} E(\\tilde\{S\}^\{2\})&=E(\\frac\{1\}\{n-1\}\\sum\_\{i=1\}^\{n\}(X\_\{i\}-\\bar\{X\})^\{2\})\\\\ &=E(\\frac\{1\}\{n\}(\\sum\_\{i=1\}^\{n\}X\_\{i\}^\{2\}-n\\bar\{X\}^\{2\}))\\\\ &=\\frac\{1\}\{n\}(nE(X^\{2\})-nE(\\bar\{X\}^\{2\}))\\\\ &=\\frac\{1\}\{n\}(n(\\sigma ^\{2\}+u^\{2\})-n(D(\\bar\{X\})+u^\{2\}))\\\\ &=\\frac\{1\}\{n\}(n\\sigma ^\{2\}+nu^\{2\}-\\sigma ^\{2\}-nu^\{2\})\\\\ &=\\frac\{n-1\}\{n\}\\sigma ^\{2\} \\end\{aligned\} E(S~2)=E(n−11i=1∑n(Xi−Xˉ)2)=E(n1(i=1∑nXi2−nXˉ2))=n1(nE(X2)−nE(Xˉ2))=n1(n(σ2\+u2)−n(D(Xˉ)\+u2))=n1(nσ2\+nu2−σ2−nu2)=nn−1σ2  
  所以，如果  S ~ 2 \\tilde\{S\}^\{2\} S~2 除以 n n n的话， S ~ 2 \\tilde\{S\}^\{2\} S~2 不是  σ 2 \\sigma ^\{2\} σ2 的无偏估计量，进而对其进行修正。令

S 2 = n n − 1 S ~ 2 = 1 n − 1 ∑ i = 1 n ( X i − X ˉ ) 2 = σ 2 S^\{2\}=\\frac\{n\}\{n-1\}\\tilde\{S\}^\{2\}=\\frac\{1\}\{n-1\}\\sum\_\{i=1\}^\{n\}(X\_\{i\}-\\bar\{X\})^\{2\}=\\sigma^\{2\} S2=n−1nS~2=n−11i=1∑n(Xi−Xˉ)2=σ2  
  从而使  S 2 S^\{2\} S2 成为了  σ 2 \\sigma ^\{2\} σ2 的无偏估计量。这就是为什么样本方差除以的是(n-1)的原因，在实际运用中，可以用同一总体的不同样本的方差的均值来近似估计总体方差。而  S ~ 2 \\tilde\{S\}^\{2\} S~2 是总体方差的渐进无偏估计量。

E ( S ~ 2 ) = ( n − 1 n σ 2 ) → σ 2 n → ∞ E(\\tilde\{S\}^\{2\})=(\\frac\{n-1\}\{n\}\\sigma ^\{2\})\\underset\{n \\to \\infty \}\{\\rightarrow\\sigma ^\{2\}\} E(S~2)=(nn−1σ2)n→∞→σ2

已完。。

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