편의 추정량

편의추정량(偏倚推定量, )은 통계학에서 기댓값이 모수와 다른 추정량이다.

표본 분산
모집단의 분산(모 분산,population variance)은 로 나타내고, 표본 분산(sample variance)은 로 나타낸다. 은 모집단 분산의 추정치라고 할 수 있다. 표본 내의 어떤 변인 가 가지는 모집단 분산의 추정치인 표본 분산 는 다음과 같다.

: 표본 분산
: 변인
: 표본의 평균
: 표본의 크기
: 편차들의 제곱합
: 자유도
이는 모평균이 아닌 표본 평균을 사용했기 때문에  샘플수 n을 1로 뺀 분모에서 나누는 기댓값을 적용해 분산을 계산함으로써 모집단의 샘플에서 편의 추정량(biased estimator)으로부터 표본 분산이 불편 추정량(unbiased estimator)에 근사한다고 본다.

기댓값 근사

표본분산 와 모분산 에서 를 가정하고 에서 기댓값(E,expected value)를 유도할 수 있다.

 같이 보기 
 불편 추정량
 공분산
 피어슨 상관계수
 표준편차
 동분산성

 각주 

(RISS - Accuracy of the Survival Function Estimators under Length-biased Sampling with LTRC Data : 오른쪽 중단 및 왼쪽 절단 자료가 있는 길이-편의 표본에서 생존함수 추정량의 정확도 ,김현주, 경북대학교 대학원, 학위논문 통계학과 2014. 2)http://m.riss.kr/search/detail/DetailView.do?p_mat_type=be54d9b8bc7cdb09&control_no=f27ebb6a3df20414ffe0bdc3ef48d419
(칸아카데미 - 편의추정량과 불편추정량)https://ko.khanacademy.org/math/statistics-probability/sampling-distributions-library/what-is-a-sampling-distribution/e/biased-unbiased-estimators
(행동과학 연구를 위한 기초통계학,최윤영,조경철 도서출판 신정 2019 ISBN97889-5912-4800-93310)http://book.interpark.com/product/BookDisplay.do?_method=detail&sc.shopNo=0000400000&sc.saNo=001&sc.prdNo=301799331

분류:정확도와 정밀도
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