Для невзвешенной дисперсии существует дисперсия выборки с поправкой на смещение, когда среднее значение было оценено по тем же данным: Var(X):=1
Я смотрю на средневзвешенную и дисперсию и задаюсь вопросом, какова подходящая поправка смещения для взвешенной дисперсии. Использование:
Я использую "наивную" не исправленную дисперсию:
Так что мне интересно, правильный ли способ исправления смещения
A)
или B)
или C)
А) не имеет смысла для меня, когда веса небольшие. Значение нормализации может быть 0 или даже отрицательным. Но как насчет B) ( - количество наблюдений) - это правильный подход? У вас есть ссылка, которая показывает это? Я верю "Обновление среднего и дисперсионных оценок: улучшенный метод", DHD West, 1979 использует это. В-третьих, C) - моя интерпретация ответа на этот вопрос: /mathpro/22203/unbiased-estimate-of-the-variance-of-an-unnormalised-weighted-mean
Для C) Я только что понял, что знаменатель очень похож на . Есть ли здесь какая-то общая связь? Я думаю, что это не совсем совпадает; и, очевидно, есть связь, которую мы пытаемся вычислить дисперсию ...
Все три из них, похоже, "выживают" при проверке установки всех . Так, какой я должен использовать, под каким помещением? '' Update: '' whuber предложил также выполнить проверку работоспособности с помощью и всех оставшихся крошечных. Это, кажется, исключает А и Б.ω 1 = ω 2 = .5 ω i = ϵ