MSE，SS求平均，为什么需要除以自由度更好，而不是个数，没有理解？谢谢

同学你好，

你的两个问题合并回答一下：

如果是“总体”求平均，那么分母是除以总体的个数。但如果是样本求平均的话，由于样本的目的是估计总体，所以这个时候要对分母进行调整从而使估计更准确。分母不再是除以样本个数，而是除以自由度。这样做的可以使样本估计量满足一致性，进而更准确的估计总体。

至于自由度是多少这个很难拿语言描述清楚，也没有必要去了解甚至证明，直接当做结论记住即可。二级考试里主要有两个地方会用到自由度。

最常用的自由度是t检验的自由度为n-k-1，也就是样本数量n减去要估计的参数（K+1），其中k是要估计的k个slope coefficient，即b1，b2....bk，而“1”是要估计的1个intercept，即b0，,这个自由度其实是由t统计量计算公式中的分母sb1 cap决定的

ANOVA的自由度实际考试中出现的不多，建议这么去记：“R”SS由于和Regression有关，所以自由度联想记忆为K。SSE的自由度和sb1 cap高度一致，也是n-k-1，而RSS+SSE=TSS。自由度也满足这个规律，也就是K+（n+k-1）=n-1