Sorunuza yanıt olur mu bilmiyorum ama deneyeyim. Populasyonun ortalaması μ, varyansı σ2 olsun. Diyelim ki populasyonun ortalamasını biliyoruz ama varyansını bilmiyoruz.
Bu varyansı şöyle kestirebiliriz: ^σ2=1nn∑i=1(xi−μ)2
Bu kestirim yansızdır, yani nn−1 katsayısına gerek yoktur.
Bir başka deyişle, E(^σ2)=σ2 dir.
Ama genelde ortalamayı da bilmeyiz. O zaman onu da kestirmemiz gerekir:
ˆμ=1nn∑i=1xi
Bu kestirim de yansızdır, yani E(ˆμ)=μ olur. Ortalamayı bilmediğimizden, varyans kestiriminde de bunu kullanacağız, yapacak daha iyi birşey yok. Yani,
^σ2=1nn∑i=1(xi−ˆμ)2
Bu kestirimin yanlı olduğu görülür, yani E(^σ2)≠σ2 olur. Eğer illa yansız kestirim istiyorsak ^σ2=1n−1n∑i=1(xi−ˆμ)2 kullanmalıyız.
Bu da kestirimde gerçek ortalamayı değil, örneklem ortalamasını kullandığımız için ortaya çıkar.
Çünkü, E(ˆμ−μ)=0 dır ama E[(ˆμ−μ)2]=0 değildir.
Bu n−1 li kestirimin de başka problemleri var tabii. Örneğin bu şekilde kestirdiğimiz varyans mean square hata açısından bir öncekinden daha kötüdür. Yani yansız diye illa bunu kullanmak zorunda değiliz.