這是為了回答

有沒有大神能通俗易懂地不照搬百度地解釋一下算標準差分母那個n-1自由度的概念？?www.zhihu.com

通俗易懂？那肯定是說不清的！因為這本來就是數學問題。。。

首先你需要正確理解什么是自由度。

所謂自由度呢，直觀上來說，是指其值可以自由變化的變量的個數。如果有n個自由變化的隨機變量，哪怕他們之間是相關的，只要任意兩個之間相關性不為1或者-1，這個系統的自由度也是n。（其實準確的描述是，他們的協方差矩陣如果是full rank的）

舉例子：X是n維隨機向量，如果它的協方差矩陣是full rank的，它的自由度就是n。

然后，假設 y=a’X，a是一個常數向量，y成了標量，y的自由度是1。

再然后，假設 z=AX，z的自由度是A的rank數。

現在考慮這種情況，如果有n個可以自由變化的隨機變量，這組隨機變量有一個實例realization出現，你能觀察到這個realization，并且取了一個平均數。目前為止，這并不影響這組隨機變量的自由度。但是！考慮以下問題：

如果在確保這組realization的平均數為定值constant的前提下，自由度還能是n嗎？答案是n-1。為什么？在任意n-1自由變化的前提下，由于平均數是定值，所以剩下的那個變成固定值了。

其實這個適用于以下這種情況（最常見的）。

如果你想象中有一個隨機變量X，這是你不可觀測的，而你能看到的，只是它反復抽取的n個實例，這n個實例的平均數（作為一個統計量）往往被看作是該隨機變量的期望值E(X)的估計值，那么就把它看作那個期望值E(X)，應該差不了多少（大數定理）。在已知期望值的條件下去估計方差和標準差，你要用到單個實例減去期望值的平方和，然后除以幾呢？

當然可以除以個數n，如果期望值是真實的話，應該除以自由變化的個數n，這樣的話，方差是無偏的，很容易證明。

在這個公式里，請注意，每一項

其中

是真實的error，這是由最開始我們假設的模型決定的

也就是說，每一個實例X_i都是由相同的期望值加上一個不同的且不可見的error。我們要估計的方差呢？其實是

的方差。

所以上面那個式子也可以寫成

無偏，沒有任何問題。

問題在這里：期望值E(X)是未知的！期望值在上面的式子里被其估計值替代了，而估計值也是個隨機變量的實例。。。

上面的那個式子就要變成

為了能了解為什么要用自由度n-1而不是實例個數n，我們就要深入探討這個公式了。。。

首先介紹矩陣和向量的表達式

其中X Z 和E都是大向量，X包含所有

，E包含所有 ，而Z都是1。請對號入座保持等式正確性。

平均數

其實是這么算的：

這是最小二乘法。而殘差residual則為

這個自己推吧。。。不難。其中

關于Z的等冪矩陣。而 里每一項都是殘差，并且被用在估計方差上了，

好，真正的關鍵來了。這個等冪矩陣

不是full rank的！雖然是n乘以n的大矩陣，但是它的rank是n-1！

這意味著什么？這意味著，殘差項（也就是你用來估計方差的，就是這些

，有n個）雖然是真實error E的n個線性組合，但是實際上只用了n-1個error的有效信息。

回想一下一開始提到的AX，A的rank決定自由度的例子～

直觀了吧？你如果用期望值的估計值來計算方差，其中只包含了n-1個error的有效信息。

所以無偏的方差估計量是：殘差的平方和除以真正意義上自由變化的殘差個數（殘差的自由度）。

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如果想通俗易懂的表達，該怎么表達呢？或者說，為了V(X)無偏，該怎么辦呢？這么表達：

答案是把個數n替換成自由度，也就是真正自由變化的隨機變量個數 n-1。

這話絕對沒錯，而且直切重點！但。。。

是不是一臉懵逼？

為什么是n-1可以理解，隨便哪本教科書都有寫證明，換成n-1就行。但是為什么這個數恰好又是自由度呢？理由全都是數學公式啊。。。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的n维椭球体积公式_为了方差无偏估计为什么要用n-1？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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