SEM樣本數減一

1、各樣本值均加（或減）同一個數後，樣本均值怎麼改變，標准差怎麼改變？

見圖

2、樣本方差為什麼除以n-1

為了保持標准偏差的無偏性。

換句話說,除以(n-1)後,樣本標准偏差的期望 = 總體的標專准差.是無偏估屬計。

但除以n後,樣本標准差的期望 不等於 總體的標准差.是有偏估計。

如圖：

拓展資料

先求出總體各單位變數值與其算術平均數的離差的平方，然後再對此變數取平均數，就叫做樣本方差。樣本方差用來表示一列數的變異程度。樣本均值又叫樣本均數。即為樣本的均值。

均值是指在一組數據中所有數據之和再除以數據的個數。

3、為什麼算樣本標准差時要用樣本減平均數的平方和除以n-1，而不是n.

不好意思,,
現在才看清楚問題..
算方差的時候你需要知道真實的均值，而算樣回本方差是你答不知道這個真實值，而是用樣本的平均值代替真實的均值，這樣的替換本身帶來了誤差，因此除以
N-1
而不是除以
N
來修正這個誤差。

4、統計學SEM什麼意思

標准誤(SEM)
英文：Standard Error of Mean標准誤
標准誤，即樣本均數的標准差，是描述均數抽樣分布的離散程度及衡量均數抽樣誤差大小的尺度，反映的是樣本均數之間的變異。
標准誤用來衡量抽樣誤差。標准誤越小，表明樣本統計量與總體參數的值越接近，樣本對總體越有代表性，用樣本統計量推斷總體參數的可靠度越大。因此，標准誤是統計推斷可靠性的指標。
此外，還需要特別指出的是，標准誤還可以指樣本標准差、方差等統計量的標准差，不僅僅只是樣本均數的標准差。

5、請問大家，SEM樣品都是如何進行前處理的？

用乙醇分散一下，然後塗在導電膠上，最後用洗耳球吹一下，把多餘的吹掉

6、概率與統計, 樣本均值 減去 總體均值 的極限是多少？

選(C).

由獨復立同分布的中心極限定製理，
(Xn￣-μ)/(σ/√n)漸近地服從標准正態分布，
P[|Xn￣-μ|≤σ/√n]
=P[|(Xn￣-μ)/(σ/√n)|≤1]
的極限等於
P(|Y|≤1)=2Φ(1)-1.
Y表示一個標准正態變數。

7、請問計算樣本方差的時候總數N一定要減1嗎？如果樣本只有5個呢?

N減不減1視具體情況而定。
不減1的樣本方差是總體方差的有偏估計，把它修正成無內偏估計以後，就是減1的那個樣容本方差。
當N不大的時候，減1和不減1的差別會比較大，一般是要減1的；當N比較大的時候，減不減1問題不大。

8、sem數據分析的演算法公式

演算法公式
CRI（綜合排名指數）=質量度*出價
CPA（每次行為獲得成本）=總消費/獲得行為次數
CTR（點擊率）=點擊量/展現量
ACP（AverageClickPrice，平均點擊價格）=消費總額/點擊量
Cost（花費）=平均點擊價格*點擊量
CPM（每千人成本）=（消費/展現量）*1000
平均排名=（展現量1*排名1+展現量2*排名2）/（展現量1+展現量2）
ConversionCost平均轉化成本=消費/轉化次數
訪問深度比率=訪問超過（）頁的用戶/總的訪問數訪問時間（）分鍾以上的用戶數/總的用戶數
ACP平均點擊價格=點擊總費用/點擊次數
跳出率：只瀏覽了一個頁面便離開了網站的訪問次數占總的訪問次數的百分比
ROI投資回報率=利潤/消費*100%
Conversionrate轉化率：完成轉化行為的次數占總點擊次數的比率轉化次數/點擊量
平均點擊價格＝消費總額/點擊次數（四捨五入保留2位小數） 名詞解釋
O2O：online2outline線上支付、線下服務、線下體驗
APP：第三方智能手機的應用程序
SEM（搜索引擎營銷）：以搜索引擎為平台，以調整網頁在搜索結果頁上排名從而給網站帶來訪問量為方法，
針對搜索引擎用戶展開的營銷活動。
CPC（點擊價格）：網民的每次點擊訪問所支付的實際推廣費用。
出價：廣告主願意為一次點擊所支付的最高費用。出價包括推廣單元出價和關鍵詞出價。
最低展現價格：為使該關鍵詞上線展現的最低出價,最低展現價格≤點擊價格≤出價,最低展現價格會有浮動（質量度的變換或商業價值的變化）
出價可以設定低於最低展現價格，但此情況下該詞無法展現，點擊價格永遠不可能高於出價
Impressions展現量：被網民查看的次數。必須是翻看到這一頁了你的展現結果在這一頁或這一頁之前才計
入展現結果，展現量即推廣結果在一定時間、一定范圍內獲得的展現次數客戶的覆蓋程度。
在網民搜索時，如果您賬戶內符合網民搜索需求的關鍵詞被觸發，該關鍵詞所對應的創意將出現在搜索結果頁，稱之為關鍵詞和創意的一次展現。展現量即您
的推廣在一定時間、一定范圍內獲得的展現次數，反映了您對潛在客戶的覆蓋程度。
Clicks點擊量：網民對他感興趣的搜索結果進行點擊 。
訪問量：進入我們的網站進行瀏覽 。
咨詢量：對產品產生興趣，有非常強烈的購買意向的時候，企業和網民產生這樣一個很好的互動。
UV：一段時間之內進入網站的獨立訪客數 。
PV：用戶每次打開一個網站頁面就被記錄1次，用戶多次打開同一頁面，瀏覽來那個值累計 。
平均訪問時長：訪客在一次訪問中，平均打開網站的時長。
跳出率：只瀏覽了一個頁面便離開了網站的訪問次數占總的訪問次數的百分比。
轉化次數：獨立訪客完成轉化行為的次數
轉化率：完成轉化行為的次數占總點擊次數的比率轉化次數/點擊量

9、樣本中每一個數都減去10，所得數據的方差為15，這個樣本的方差等於？

方差不變
選A

10、統計學中樣本方差的計算公式的分母是n還是n減去1？

這是為了無偏估計，證明見下：
已知總體方差為σ²,均值為μ，S為方差，
S=[(X1-X)^+(X2-X)^2....+(Xn-X)^2]/(n-1)
X表示樣本均值=(X1+X2+...+Xn)/n
設A=(X1-X)^2+(X2-X)^2....+(Xn-X)^2
E(A)=E[(X1-X)^2+(X2-X)^2....+(Xn-X)^2]
=E[(X1)^2-2X*X1+X^2+(X2)^2-2X*X2+X^2+(X2-X)^2....+(Xn)^2-2X*Xn+X^2]
=E[(X1)^2+(X2)^2...+(Xn)^2+nX^2-2X*(X1+X2+...+Xn)]
=E[(X1)^2+(X2)^2...+(Xn)^2+nX^2-2X*(nX)]
=E[(X1)^2+(X2)^2...+(Xn)^2-nX^2]
而E(Xi)^2=D(Xi)+[E(Xi)]^2=σ²+μ²
E(X)^2=D(X)+[E(X)]^2=σ²/n+μ²
所以E(A)=E[(X1-X)^2+(X2-X)^2....+(Xn-X)^2]
=n(σ²+μ²)-n(σ²/n+μ²)
=(n-1)σ²
所以為了保證樣本方差的無偏性
S=[(X1-X)^2+(X2-X)^2....+(Xn-X)^2]/(n-1)
E(S)=(n-1)σ²/(n-1)=σ²