Выборочная несмещенная дисперсия - statanaliz.info

Выборочная несмещенная дисперсия

Приветствую посетителей блога statanaliz.info. В данной статье рассмотрим, что такое «выборочная несмещенная дисперсия».

Тема не нова, так как с таким показателями как размах значений, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднеквадратичное (стандартное) отклонение, коэффициент вариации мы уже знакомы.

Понятие о сплошном и выборочном наблюдении

С точки зрения охвата объекта исследования, статистический анализ можно разделить на два вида: сплошной и выборочный. Сплошной статанализ предполагает изучение генеральной совокупности данных, то есть всего явления во всем его многообразии без распространения выводов на другие элементы, не входящие в анализируемую совокупность. Из названия данного типа явствует, что наблюдению подвергаются тотально все элементы. Результат анализа распространяется на всю генеральную совокупность без каких-либо допущений и поправок на ошибку. Данный тип статистического исследования является наиболее полным и точным, так как дополнительные знания почерпнуть уже неоткуда – информация собрана со всех элементов объекта исследования. Это бесспорный плюс.

Отличным примером сплошного наблюдения является перепись населения. «Всесоюзная перепись населения» — красиво звучало! Кстати, советская статистика, как и наука в целом, была одной из самых лучших в мире. Денег на проведение сплошных обследований не жалели, так как при СССР статистика выполняла свою прямую функцию – исследовала реальность, без чего невозможно было строить «светлое будущее». При этом советские ученые-статистики справедливо критиковали буржуазную статистику за то, что те скрывают от народа реальное положение дел и используют статистику для промывки мозгов. Об этом, кстати, писали и сами буржуи. Более практичный пример сплошного наблюдения – опрос жителей многоэтажного дома на предмет заваривания мусоропровода. Опрашиваются все, результат дает вполне однозначный ответ об отношении жителей к мусоропроводу. Ошибки в выводах маловероятны.

Как бы там ни было, у сплошного наблюдения есть отрицательное качество: на организацию и проведение исследования могут потребоваться значительные ресурсы. Одно дело взять пробу из партии товаров, другое – проверять всю партию. Одно дело опросить тысячу прохожих на улице, совсем другое – организовать перепись населения.

В противовес сплошному придумали выборочное наблюдение. Название метода точно отражает его суть: из генеральной совокупности отбирается и анализируется только часть данных, а выводы распространяют на всю генеральную совокупность. Отбор данных происходит таким образом, чтобы выборка была репрезентативной, то есть, сохранила внутреннюю структуру и закономерности генеральной совокупности. Если это условие не соблюдено, то дальнейший анализ во многом теряет смысл.

Сам анализ выборочных данных происходит так же, как и при сплошном наблюдении (рассчитываются различные показатели, делаются прогнозы и т.д.), только с поправкой на ошибку. Это значит, что рассчитывая тот или иной показатель, мы понимаем, что при повторной выборке его значение будет другим. К примеру, провели опрос общественного мнения. Опрос показал, что за кандидата N желают проголосовать 60% опрошенных. Если провести еще один такой же опрос, даже в том же месте, то результат будет отличаться. То есть, взяв первое значение 60%, следует понимать, что с той или иной вероятностью оно могло быть, скажем, и 58%, и 62%. Точность и разброс выборочных показателей зависят от характера данных и их количества.

У выборочного наблюдения есть один существенный плюс и один минус, однако по сравнению со сплошным наблюдением крайности меняются местами. Плюс заключается в том, что для проведения выборочного обследования требуется гораздо меньше ресурсов. Минус – в том, что выборочное наблюдение всегда ошибочно. Поэтому основная задача проведения выборочного наблюдения – добиться максимальной точности при приемлемых затратах на его проведение.

Выборочная несмещенная дисперсия

И вот, стало быть, дисперсия. Дисперсия, как и доля или средняя арифметическая, также меняет свое значение от выборки к выборке, но здесь есть интересная особенность. Дисперсия ведь рассчитывается от средней величины, а она в свою очередь, тоже рассчитывается по выборке, то есть является ошибочной. Как же это обстоятельство влияет на саму дисперсию?

Если бы мы знали истинную среднюю величину (по генеральной совокупности), то ошибка дисперсии была бы связана только с нерепрезентативностью, то есть с тем, что данные в выборке оказались бы ближе или дальше от средней, чем в целом по генеральной совокупности. При этом при многократном повторении данные стремились бы к своему реальному расположению относительно средней.

Выборочный показатель, который при многократном повторении выборки стремится к своему теоретическому значению, называется несмещенной оценкой. Почему оценкой? Потому что мы не знаем реальное значение показателя (по генеральной совокупности), и с помощью выборочного наблюдения пытаемся его оценить. Оценка показателя – это есть его характеристика, рассчитанная по выборке.

Теперь смотрим внимательно на выборочную среднюю. Выборочная средняя – это несмещенная оценка математического ожидания, так как средняя из выборочных средних стремится к своему теоретическому значению по генеральной совокупности. Где она расположена? Правильно, в центре выборки! Средняя всегда находится в центре значений, по которым рассчитана – на то она и средняя. А раз выборочная средняя находится в центре выборки, то из этого следует, что сумма квадратов расстояний от каждого значения выборки до выборочной средней всегда меньше, чем до любой другой точки, в том числе и до генеральной средней. Это ключевой момент. А раз так, то дисперсия в каждой выборке будет занижена. Средняя из заниженных дисперсий  также даст заниженное значение. То есть при многократном повторении эксперимента выборочная дисперсия не будет стремиться к своему истинному значению (как выборочная средняя), а будет смещена относительно истинного значения по генеральной совокупности.

Отклонение выборочной средней от генеральной показано на рисунке.

Среднее арифметическое в выборке и в генеральной совокупности

Несмещенность оценки – одна из важных характеристик статистического показателя. Смещенная оценка показателя заранее говорит о тенденции к ошибке. Поэтому показатели стараются оценивать таким образом, чтобы их оценки были несмещенными (как у средней арифметической). Чтобы решить проблему смещенности выборочной дисперсии, в ее расчет вносят корректировку – умножают на n/(n-1), либо сразу при расчете в знаменатель ставят не n, а n-1. Получается так.

Выборочная смещенная дисперсия:

Дисперсия по выборке смещенная

Выборочная несмещенная дисперсия:

 Выборочная несмещенная дисперсия

Под выборочной дисперсией понимают, как правило, именно несмещенный вариант.

Теперь посмотрим на практическую сторону отличия смещенной и несмещенной дисперсии. Соотношение между выборочной и генеральной дисперсией составляет n/n-1. Несложно догадаться, что с ростом n (объема выборки) данное выражение стремится к 1, то есть разница между значениями выборочной и генеральной дисперсиями уменьшается.

Так, в выборке из 11 наблюдений относительная разница составляет 11/10 = 10%. При 21 наблюдениях, отличие сокращается до 5%, при 31 наблюдении – до 3,3%, при 51 – до 2%, при 101 – до 1%. Короче, при достаточно большой выборке данных (50 и выше наблюдений) относительная разница между смещенной и несмещенной дисперсией практически исчезает. Оценка параметра, когда с ростом выборки его отклонение от теоретического значения уменьшается, называется асимптотически несмещенной оценкой.

При переходе к среднеквадратичном отклонению по выборке (корень из выборочной дисперсии) разница становится еще меньше.

Таким образом, эффект смещенной дисперсии проявляется в небольших выборках. В больших выборках можно использовать генеральную дисперсию, что как бы не усложняет и не упрощает жизнь. Вручную сейчас никто не считает. Все легко посчитать в Excel. Но понимать различие в терминологии и в сути показателей все же следует.

Из данной статьи неплохо бы усвоить следующее.

1. Формула генеральной дисперсии в выборке дает смещенную оценку.

2. В знаменателе несмещенной оценки n-1 вместо n.

3. При большом объеме выборки (от 100 наблюдений) разница между смещенной и несмещенной дисперсиями практически исчезает.

4. Стандартное отклонение по выборке – это корень из выборочной дисперсии.

До новых встреч на блоге statanaliz.info.

Поделиться в социальных сетях:
  • Аноним

    Огромное спасибо

    • Виктор

      Спасибо! Отличная статья!

  • Аноним

    Большое спасибо за объяснение: коротко и ясно, как раз для инженеров.

    • Езепов Дмитрий

      Спасибо за комментарий. И пожалуйста )

  • Аноним

    Спасибо!

  • Аноним

    Большое спасибо. Математический смысл n-1 ускользал. Теперь вопросов нет.

    • Езепов Дмитрий

      Пожалуйста. Рад, если помог разобраться!

  • Аноним

    А раз выборочная средняя находится в центре выборки, то из этого следует, что сумма квадратов расстояний от каждого значения выборки до выборочной средней всегда меньше, чем до любой другой точки, в том числе и до генеральной средней. Это ключевой момент.
    — 10 раз прокрутил в голове эти слова, попытался построить пример, с условием где в генеральной совокупности значения: 4,1,5..а в выборочном 1,5. Итого получается генеральная средняя = 3.333, а выборочная средняя = 3. Сумма квадратов расстояний ((3-1)^2+(3-5)^2=4) от каждого значения выборки до выборочной средней ПОЛУЧАЕТСЯ НЕ ВСЕГДА МЕНЬШЕ, точнее всегда не меньше. 4 же ближе к 3.333, чем к 3. То есть результат вообще не сходится со сказанным, может я чего то не понимаю?

    • Аноним

      Точнее все таки не всегда меньше, а не всегда не меньше

    • Езепов Дмитрий

      Ага, сейчас поясную на Вашем же примере.
      Ген.средняя 3,3, выборочная 3. Считаем сумму квадратов отклонений от средней в выборке (1 и 5) при разных средних.
      1. С генеральной средней 3,33: (1-3,33 )^2+(5-3,33 )^2 = 8,22
      2. С выборочной средней 3: (1-3 )^2+(5-3)^2 = 8

      То бишь при расчете суммы квадратов отклонений от средней из этой же выборки получается меньшее число. Ч.т.д.

  • Sergey Salikov

    Здравствуйте. Благодаря вашим объяснениям теперь я понял, что такое смещённая оценка, о каком «смещении» идёт речь. Однако осталось непонятным, почему для коррекции смещения необходимо умножать на коэффициент n/(n-1). То, что корректировать нужно в принципе, это понятно, а вот почему корректировать именно так — не понятно.

    • Езепов Дмитрий

      Здравствуйте. Спасибо за комментарий. Корректировка выводится математически. Не хотел усложнять статью формулами.

  • https://accounts.binance.com/bn/register?ref=10126709 binance launchpad

    Your point of view caught my eye and was very interesting. Thanks. I have a question for you.

  • https://www.binance.com/pt-BR/futures/ref?code=criptomoedas criptomoedas

    Obrigado por compartilhar. Estou preocupado por não ter ideias criativas. É o seu artigo que me deixa cheio de esperança. Obrigado. Mas, eu tenho uma pergunta, você pode me ajudar?

  • https://www.gate.io/pt-br/signup/XlQVXVo gateio

    I may need your help. I’ve been doing research on gate io recently, and I’ve tried a lot of different things. Later, I read your article, and I think your way of writing has given me some innovative ideas, thank you very much.

  • https://806405.cryptoknowbase.com nimabi

    Thank you very much for sharing, I learned a lot from your article. Very cool. Thanks. nimabi

  • https://www.binance.info/de-CH/join?ref=V2H9AFPY ein binance Konto erstellen

    Your point of view caught my eye and was very interesting. Thanks. I have a question for you. https://www.binance.info/de-CH/join?ref=V2H9AFPY

  • Extended Opportunity

    A.I Create & Sell Unlimited Audiobooks to 2.3 Million Users — https://ext-opp.com/ECCO

Комментарии для сайта Cackle
Пролистать наверх