数理统计中,自由度的概念是什么?

如题所述

自由度(degree of freedom, df)指的是计算某一统计量时,取值不受限制的变量个数。通常df=n-k。其中n为样本数量,k为被限制的条件数或变量个数,或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。自由度通常用于抽样分布中。统计学上,自由度是指当以样本的统计量来估计总体的参数时,样本中独立或能自由变化的数据的个数,称为该统计量的自由度。一般来说,自由度等于独立变量减掉其衍生量数。举例来说,变异数的定义是样本减平均值(一个由样本决定的衍生量),因此对N个随机样本而言,其自由度为N-1。
数学上,自由度是一个随机向量的维度数,也就是一个向量能被完整描述所需的最少单位向量数。
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第1个回答  推荐于2017-09-06
统计学和计量经济学中的自由度(df)
统计学上的自由度(degree of freedom, df),是指当以样本的统计量来估计总体的参数时, 样本中独立或能自由变化的资料的个数,称为该统计量的自由度。
例如,在估计总体的平均数时,样本中的 个数全部加起来, 其中任何一个数都和其他资料相独立,从其中抽出任何一个数都不影响其他资料(这也是随机抽样所要求的)。 因此一组资料中每一个资料都是独立的,所以自由度就是估计总体参数时独立资料的数目,而平均数是根据 个独立资料来估计的,因此自由度为 n。
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