※ 引述《akera (饕餮)》之銘言：
: ※ 引述《streetball (火鍋專用小芋頭)》之銘言：
: : 為什麼在算variance時
: : 分母是用N-1，而不是N
: 印象中....
: vaiance指的是變異量
: 假設有N組數據的話
: 那麼,
: 當平均值已知
: 那我們所需的變量就不需要有N組了
: 因為最後一組數據可由平均值跟其他數值歸納而得
: 所以只需要N-1組
你的說法應該是正確的，
當有N組數據時，為了算出平均值，
的確會犧牲一組數據，因此N組數據只有N-1組的價值，
可是即使只有N-1組，加上平均，還是有N個量可用，
似乎還是不能解釋variance的公式
_
V=sigma(x-x)^2/(N-1)
: _ _
: r=((x^2-sigma(x-x)^2)/(N-1))^1/2
: 如果是用另一種算法的話
: 才要除N
: 即r=((sigma N^2- (sigma N)^2)/N)^1/2
: 至於公式定義我就不清楚了
: 如果我上面公式沒記錯的話
: 看起來一各好像是對平均值的變異
: 而另一個則是對全體的變異
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老師：為什麼實驗不做一次就好，
而要做很多次來平均？
學生：因為要產生誤差。
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