torch.var()、样本方差、母体方差
文章目录
- 方差的分类
- torch.var
方差的分类
这两者有显然的区别,为什么会有这个区别呢?
区别有二,这两个区别互相联系,不可分割:
- 数据的多少。上面这个只有一部分样本,而下面这个是有完整数据,即总体,母体。
- 目的。你是要算这部分数据的方差,还是要估计总体的方差。如果是前者,那么使用母体方差公式,如果是后者,使用样本方差公式。
进一步解释:当我们只有一部分样本的时候,显然我们是无法估计出完整数据的方差的(下面这个公式),所以,上面这个公式其实是一个近似估计,但是这个估计的期望是等于完整数据的方差的,即无偏估计。
torch.var
import torch
torch.var
两种方差都可以计算,这取决于一个参数,即unbiased
,无偏的意思。默认值为true
,也就是说,默认的目的是样本估计总体,使用的是上面这个样本方差公式,计算的是样本方差。
我们实战查看如下:
a=torch.tensor([1.0,-1])
torch.var(a)#分母除以的是1.
结果如下:
tensor(2.)
a=torch.tensor([1.0,-1])
torch.var(a,unbiased=False)#分母除以的是2.
结果如下:
tensor(1.)
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