Matlab calcule variance
Fermé
espoirdz
-
16 mars 2011 à 17:05
khunlun Messages postés 117 Date d'inscription mardi 12 avril 2005 Statut Membre Dernière intervention 17 avril 2012 - 17 mars 2011 à 08:37
khunlun Messages postés 117 Date d'inscription mardi 12 avril 2005 Statut Membre Dernière intervention 17 avril 2012 - 17 mars 2011 à 08:37
Bonjour,
matlab calcule la variance d'un vecteur en uitlisant cette formule :
function [mean,var,median]=stats(x)
//Moyenne, variance et mediane du vecteur x
n=length(x);mean=sum(x)/n;var=sum((x-mean).^2)/(n-1);
ma question est si la taille de x est n pourquoi diviser la somme des carrés sur
n-1 ?????????
matlab calcule la variance d'un vecteur en uitlisant cette formule :
function [mean,var,median]=stats(x)
//Moyenne, variance et mediane du vecteur x
n=length(x);mean=sum(x)/n;var=sum((x-mean).^2)/(n-1);
ma question est si la taille de x est n pourquoi diviser la somme des carrés sur
n-1 ?????????
A voir également:
- Matlab calcule variance
- Comment on calcule une moyenne - Guide
- Calcule grossesse - Télécharger - Vie quotidienne
- Calcule alimentation pc - Guide
- Excel champ calculé avec condition ✓ - Forum Excel
- TCD - champs calculé en fonction d'un champ groupé - Forum Excel
3 réponses
khunlun
Messages postés
117
Date d'inscription
mardi 12 avril 2005
Statut
Membre
Dernière intervention
17 avril 2012
27
17 mars 2011 à 08:37
17 mars 2011 à 08:37
Si, si.
mean=sum(x)/n;
var=sum((x-mean).^2)/(n-1);
La variance est le bon calcul.
Le "mauvais" (enfin le biaisé) est le suivant :
var=sum((x-mean).^2)/n;
Enfin, c'est vrai pour des valeurs de n grandes.
mean=sum(x)/n;
var=sum((x-mean).^2)/(n-1);
La variance est le bon calcul.
Le "mauvais" (enfin le biaisé) est le suivant :
var=sum((x-mean).^2)/n;
Enfin, c'est vrai pour des valeurs de n grandes.
khunlun
Messages postés
117
Date d'inscription
mardi 12 avril 2005
Statut
Membre
Dernière intervention
17 avril 2012
27
16 mars 2011 à 17:15
16 mars 2011 à 17:15
Pour que l'estimateur de la variance ne soit pas biaisé.
Vu qu'on travaille avec un estimateur et pas la variance elle-même.
Vu qu'on travaille avec un estimateur et pas la variance elle-même.