Se $X_1, X_2, \ldots, X_n$ sono variabili con media $m$ varianza $\sigma^2$, lo stimatore della varianza $T(X)=\frac{1}{n} \sum_{k=i}^{n}(X_k - \hat{X})^2$, dove $\hat{X}$ indica la media campionaria, non è corretto, in quanto $E[T(X)]=\frac{n-1}{n}\sigma^2$, sarebbe stato corretto se il valore atteso fosse stato $\sigma^2$.
t_student ha scritto:quindi la varianza dello stimatore media della popolazione, che corrisponde allo stimatore varianza della popolazione, è uno stimatore polarizzato?
nono alt
la varianza dello stimatore media è $sigma^2/n$, lo stimatore della varianza è $sigma^2$ ed è polarizzato, lo stimatore non polarizzato della varianza è $n/(n-1)*sigma^2$
sono cose diverse
Problem: To Catch a Lion in the Sahara Desert - The Dirac Method
We observe that wild lions are, ipso facto, not observable in the Sahara Desert. Consequently, if there are any lions in the Sahara, they are tame. The capture of a tame lion may be left as an exercise for the reader.
Problem: To Catch a Lion in the Sahara Desert - The Dirac Method
We observe that wild lions are, ipso facto, not observable in the Sahara Desert. Consequently, if there are any lions in the Sahara, they are tame. The capture of a tame lion may be left as an exercise for the reader.