股票收益率方差为什么要除以n1-为什么在抽得的样本中计算方差时，除去的是n-1，而不是n

一、为什么方差的计算是除以n而样本方差的计算确实除以n+1

样本方差是从样本而来的一个统计量，当我们用样本方差取期望的时候发现E(Sn^2)=(n-1)/n*σ^2，但是我们需要一个统计量估计方差的故对样本方差做了修正叫做修样本方差，所以现在我们用的大部分把修正样本方差直接叫做了样本方差。
修正样本方差的表达式书中有。
E(Sn*^2)E[n/(n-1)*Sn^2]=σ^2。
所以修正样本方差Sn*^2可以更好的估计σ^2。
大数定律告诉我们当样本够了大的时候我们可以用样本方差来估计总体方差σ^2，但是实际我们所获得的样本数量并不是足够左大，不过同学你写的应该是除以n-1并不是n+1吧

二、问一下样本标准偏差为什么要除以n-1而不是n？我知道n-1是自由度，为了进行对总体的无偏估计，但是

为了保持标准偏差的无偏性. 换句话说，除以(n-1)后， 样本标准偏差的期望 = 总体的标准差. 是无偏估计.但除以n后，样本标准差的期望 不等于 总体的标准差. 是有偏估计.

三、样本方差为什么除以n-1

在容量为N的总体中，假设我们已经通过随机抽样的方式获得了一份容量为n的样本数据。
现在我们有两个任务需要完成：一是归纳样本本身这n个数据之间的分布状况；
二是借助该样本来推测总体的分布状况，亦即尝试以局部推测总体、以偏概全。
　　出于简便的考虑，我们经常仅仅借助均值和方差这两个指标来简略地描述样本或总体的分布状况。
则对于第一项任务而言，为准确描述样本数据间的离散程度，样本方差计算公式中的除数应为"n”。
类似地，为准确描述总体数据间的离散程度，总体方差计算公式中的除数应为"N”。
　　然而，如果我们准备借助样本方差来推测总体的方差，则可以证明：以"n”为除数的样本方差计算公式不是总体方差的无偏估计值计算式，而只有以"n-1”为除数的样本方差计算公式才是总体方差的无偏估计值计算式。
因此在推断统计领域，样本方差计算式的除数应为"n-1”，而不应为"n”。
　　当然，在n足够大的时候，样本方差这两种计算方法之间的差异可以忽略不计。
　　最后，我将上述阐述归纳如下：　　1. ；
设若总体数据已知，则该总体的数字特征不存在推测的问题，只存在描述的问题，是故总体方差计算公式中的除数应为"N”。
　　2. ；
 ；
以"n-1”为除数的样本方差计算公式是总体方差的无偏估计值计算式。
　　3. ；
 以"n”为除数的样本方差计算公式是总体方差的渐近无偏估计值计算式。
　　4. ；
 如果只是要描述样本数据间的离散程度，则样本方差计算公式中的除数应为"n”。
　　5. ；
 当n足够大的时候，不必太在意样本方差计算公式中除数的这两种不同的选择。
　　6. ；
 在多数场合，习惯上总是采用以"n-1”为除数的样本方差计算方式。
论证如下：同学不理解的地方可以继续提问哦>；
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四、为什么在抽得的样本中计算方差时，除去的是n-1，而不是n

因为我们的目的是用样本方差去估计总体方差。
这时除以n和n-1是两个不同的样本方差估计量，二者有各自的优点。
当你学参数估计的时候，你就会知道除以n那个是用最小二乘的方法估计出来的，而除以n-1那个是用极大似然估计做出来的，可以证明除以n-1那个是无偏估计，所以也就用的多些，但并不是说那个就一定比除以n那个好些，只是在样本不量较小时，我们更侧重于估计的无偏性。

五、数学中方差为什么有的时候是除以n减一，而不是n

这是统计学对于总体方差，我们往往除以n而在实际问题中，我们采用的是抽样调查，不可能对整体作试验，因此我们考虑的方差是样本方差在求样本方差时，我们需要除以n-1，这叫做方差的点估计值，以使方差的数值更加具有参考价值因此，一般的问题我们处理的都是样本问题，所以我们求方差时都要除以n-1

六、样本方差前面为啥是除以(n-1)呢

保证无偏性

七、样本方差为什么除以n-1

自由度的问题。
在n个中随机选，选了n-1个，剩下的一个是确定的了，不能再选。
所以除n-1，小生才疏学浅，还望抛砖引玉。
嘿嘿，我们认识不诶，mai生人

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