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逆方差加權
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統計學中,逆方差加權(英語:inverse-variance weighting)是一種對隨機變量測量值進行加權平均的方法。每個隨機變量被其方差的倒數加權。該方法可使平均值的方差最小。
若隨機變量的一系列獨立測量值為yi,其方差為σi2,則這些測量值的逆方差加權平均為[1]
在所有加權平均方法中,逆方差加權平均的方差最小,為
若各測量值的方差相等,則逆方差加權平均與簡單平均相同。
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參見
參考文獻
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