Bessel's correction

{(x_{i}-{\bar {x}})}{s_{x}}}{\frac {(y_{i}-{\bar {y}})}{s_{y}}}} , 其中 n n − 1 {\displaystyle {\frac {n}{n-1}}} 为贝塞尔校正（英语：Bessel's correction）。 David Freedman;

\chi _{n-1}^{2}.} 自由度为n和n - 1之间的区别是对总体（均值、方差未知）的方差估计值的贝塞尔校正（英语：Bessel's correction）。若总体均值已知，则无需进行校正。 数学主题 离差 错误检测与纠正 误差范围 平均绝对误差 测量误差 误差传播 概然误差（英语：Probable

当语境明确时，两个估计量都可以简称为“样本方差”。同样的证明也适用于取自连续概率分布的样本。 其中，对n − 1的使用称为贝塞尔校正（英语：Bessel's correction），它也用于样本协方差（英语：sample covariance）和样本标准差（方差的平方根）。平方根是一个凹函数，因此会引入负偏

是共轭转置运算符。 请注意，如果B完全由实数组成，那么共轭转置与正常的转置一样。 为什么是N-1,而不是N，Bessel's correction（英语：Bessel%27s_correction）给出了解释 计算矩阵C 的特征向量 V − 1 C V = D {\displaystyle \mathbf

方差的有偏（未修正）与无偏估计之比称为贝塞尔修正（英语：Bessel's correction）。 點估計 忽略变量偏差（英语：Omitted-variable bias） 一致估计量 估计理论 期望损失（英语：Expected loss） 期望值 损失函数 中位數 决策论 乐观偏差（英语：Optimism