목차

표본분산 (Sample Variance)

정의

$X_{1}, \ ... \ ,X_{n}$을 $X$에 대한 확률표본이라 할 때, 표본분산은 아래와 같이 구한다.

$$ s^{2} = \frac{1}{n - 1} \sum_{i=1}^{n} (X_{i} - \overline{X})^{2} $$

$s^{2}$은 $\sigma^{2}$의 불편추정량이다.

표본분산의 기대값

$$ E(s^{2}) = \sigma^{2} $$

표본분산의 분산

$$ Var(s^{2}) = \left( \sqrt{\frac{2}{n-1}} \cdot \sigma^{2} \right)^{2} $$