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不偏變異數的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦高橋信,鄉和貴寫的 文組都會的簡明統計學 和石井俊全的 統計學關鍵字典都 可以從中找到所需的評價。
另外網站變異成份選項 - IBM也說明：變異成份選項 · MINQUE (最小標準二次不偏估計值) 所產生的估計值，在固定效應方面是不會隨意變動的。 · ANOVA (變異數分析) 會使用類型I 或類型III 平方和，為每個效應項 ...
這兩本書分別來自楓葉社文化 和楓葉社文化所出版 。
國立高雄科技大學 機械工程系 許兆民所指導 龔啟良的 機車傳動零件尺寸設計及熱處理參數最佳化 （2018），提出不偏變異數關鍵因素是什麼，來自於有限元素法、田口法、熱處理變形、高週波淬火、滲碳防止。
最後網站為何樣本變異數的分母要除n-1則補充：為何樣本變異數的分母要除 n-1. 在統計上一個好的估計量(estimator) 常被要求具有 不偏性(unbiasedness)、 一致性(consistency)、 充分性(sufficiency) 等性質。
文組都會的簡明統計學
為了解決不偏變異數 的問題，作者高橋信,鄉和貴 這樣論述：
難倒大多數人的統計學，終於推出文組專用「翻譯書」！ 就由擅長將「希臘符號」翻譯成「人話」的老師， 不必與數學公式纏鬥，也能一點就通！ 近年來，隨著大數據、廣告投放、後端程式語言等逐漸形成產業趨勢，「統計學」也開始蔚為顯學。 可是，對於大部分的文組人來說，光看到數字就想退避三舍；若再提到「統計學」三個字，可能就立刻破門竄逃了吧？ 「雖然想試著翻入門書，但只要瞄到像間諜暗號的公式後，就反射性地把書閤起來了。」 「聽說統計學很熱門，可是具體來說，究竟能實際應用在哪些地方呢？」 「學會數據分析和統計，是不是就能幫我分析股票，順利賺大錢？」 所有關於統計學的基礎提問，
就讓擁有多家企業與大學舉辦講座經驗的專家──高橋信老師，與腦洞開很大的文組學生──鄉和貴，透過問答的形式，帶領各位一步步熟悉統計學的世界吧！ ◆第1天：歡迎來到統計學的世界 相信對大部分人來說，數學絕對排得上學生時代前三名的噩夢科目。 奠基在數學之上的統計學，豈不就是更為棘手的惡魔存在？ 課程最初，讓我們先打破心理阻礙，首先弄清楚統計學究竟是一門什麼樣的學問。 認識統計學的用途，建立目標，我們才能保持清晰的腦袋實踐學習計畫。 ◆第2天：千萬別被「模擬調查」牽著鼻子走 在資訊爆炸的時代，五花八門的抽樣調查、政治人物的支持率統計，哪些是有憑有據的資訊，哪些是道聽途說
，在在考驗我們的「數據素養」。 提升數據素養的第一步，就是建立起對「隨機抽樣調查」的基本認識。 學會第2天的內容，就知道如何分辨日常生活中值得信賴的統計調查！ ◆第3～4天：掌握資料的感覺 統計的第一步是收集資料，而資料又能區分「數值資料」與「類別資料」。 從第3天開始，我們會稍微接觸數學層面，重溫一下學生時代學過的「中位數」、「標準差」與「變異數」等數值，以及它們在統計學中占有如何的重要性。 ◆第5天：使資料視覺化呈現 這一天將會介紹各種分析方法的基礎知識，首先從具代表性的圖表──「直方圖」與「機率密度函數」開始，透過這兩種工具，深化掌握資料的直覺。 同時
我們也會了解生活中常聽到的詞──常態分布，究竟是什麼意思。 ◆第6～7天：課堂練習！實際挑戰分析資料 如何根據樣本資料估計母體？如何推導信賴區間？還有樣本數究竟要多少，才能得到值得任賴的統計結果呢？ 讓我們透過最後的兩天練習課，試著做資料分析的練習，為你的統計學習挑戰畫下一個戰果豐厚的結尾吧！ 從學生時代就不擅長數學、出社會後也依舊與數學絕緣的人，有辦法從零學會統計學嗎？ 本書的文組人代表，藉由七天扎實的親身體驗告訴你──真的有可能！ 統計學是一門深奧的學問，卻也是一座取之不盡的寶庫。 歡迎各位有志探索這座寶庫的文組人，就從本書開始，解密以前都看不懂的希臘文暗號
！ 本書特色 ◎全書架構劃分為7天的課程，採老師與學生一來一往的對話形式，帶領讀者一天天熟悉統計的感覺。 ◎重要的公式與計算的過程，都會用顏色框特別標註，就像課堂板書一樣一目瞭然。 ◎每堂課的最後都有內容回顧，幫助你快速掌握重點，加強記憶學習更有效率。
機車傳動零件尺寸設計及熱處理參數最佳化
為了解決不偏變異數 的問題，作者龔啟良 這樣論述：
機車傳動零件尺寸設計及熱處理參數最佳化研究生：龔啟良 指導教授：許兆民 博士 國立高雄科技大學機械工程系博士班摘要本文以機車引擎零件為例，在連桿、變速鼓撥叉、驅動軸及終端軸等重要零件，使用有限元素法及田口法，利用金相顯微鏡、洛氏硬度機、維克氏微小硬度及齒形量測機進行量測值輸出，找出最佳化製程參數進行生產，研究結果如下所述： 透過有限元素法及能量法，發現梯形板件承受拉力負荷，梯形板件厚度對之伸長量、應變及應力貢獻度最大，使用有限元素法及能量法結果一致，板厚愈小其伸長量、應變及應力愈大。連桿使用有限元素法
模擬承受拉力負荷，發現桿件厚度對最大伸長量的貢獻度最大，板厚愈小伸長量愈大；連桿小端孔肉厚對應變及應力的貢獻度最大，孔肉厚愈小其應變及應力愈大。 驅動軸滲碳淬火熱處理使用田口法的變異數分析，獲得最佳參數：淬火油溫130℃，攪拌器合理轉速160轉/分，置於下層，改善後減少了10.3um齒輪的導程變形量，表面硬度控制在HRA81以上。 高週波淬火爪部外部硬度，最佳參數條件：高週波淬火出力 28kw、加熱時間1.2s，表面硬度提升HRC7.25，內部硬度提升Hv0.3289~314。 終端軸牙部熱處理最佳化參數條件：滲碳防止劑黏度指數33dps、滲碳防止劑浸泡1次、烘乾溫度1
60℃、浸泡後等待烘乾時間60分，表面硬度值提升22%。 驅動軸牙部熱處理最佳化參數條件：黏度指數33dps、滲碳防止劑浸泡1次、烘乾溫度使用180℃、浸泡後等待烘乾時間120分，表面硬度值提升16.3%。 終端軸及驅動軸牙部滲碳防止劑浸泡工程，使用升降台浸泡，降低人工浸泡誤差，提升牙部滲碳防止劑效果，牙部取消高週波退火，製程減少1人工需求。關鍵字：有限元素法、田口法、熱處理變形、高週波淬火、滲碳防止
統計學關鍵字典
為了解決不偏變異數 的問題，作者石井俊全 這樣論述：
～大數據時代，用統計學為你的履歷加分～ 推薦給所有勇於跨領域、學習新知的專業職場人！ 生活在互聯網的時代，統計學的知識在所有的領域都不可或缺。 尤其是商業領域，統計學在「市場行銷」、「企業決策」、「人工智慧」、「關鍵字檢索」等各個領域都受到廣泛的運用。 但是統計學的知識，有其嚴謹的定義和使用框架。 儘管我們在學生時代學過基本的統計方法，比如平均數、中位數、標準差、機率，但是實際面對市場調查或財務報表時，往往也不知道該如何運用這些數據幫助我們分析現況、對未來下決策。 實際上，即使是經常在實務中應用統計方法的人
，往往在接手全新的專案時，便沒辦法比照舊有方法，導致所學知識派不上用場。即使想認真學習，也常因為統計學是一門專業科目，若非花費大筆報名費用參加課程，便是得尋覓坊間參考書自行鑽研，而在學習上浪費大量的時間。 本書正是為所有想學習統計學的人，提供最有效率的學習途徑。 書中彙整重要的公式、定理、統計方法和理論，以跨頁形式歸納基本內容，並透過生活實例示範該統計方法的應用範疇。 本書架構根據應用類型，分為以下11個大類別： ●敘述統計▸▸你認為國民的所得平均值是多少？這個數值能代表你的所得嗎？ ●相關關係▸▸取一個數值，表現工作時數
與睡眠時數的相關性 ●機率▸▸能從過去的中獎結果，預測下次的中獎號碼？ ●機率分布▸▸五次推銷，能夠成功簽約的機率是多少？ ●估計▸▸節目收視率差1％，這樣的差距算大嗎？ ●檢定▸▸想證明新藥是否有療效，證據就是檢定 ●無母數檢定▸▸東京某醫科大學的錄取率，是否存在性別差異？ ●迴歸分析▸▸一個公式，就能預測高級葡萄酒的價格 ●變異數分析與多重比較法▸▸輕鬆排定工讀生的排班表 ●多變量分析▸▸透過結構分析調整組織，使人才能夠適得其所 ●貝氏統計▸▸信箱過濾器簡單區分垃圾郵件的方法 從國高中學習的「資料整理」
與「機率和統計」，到大學或專業科目深究的「估計」、「檢定」、「迴歸分析」與「多變量分析」，乃至於大數據時代不可或缺的「貝氏統計」。 本書涵蓋目前統計學所有的應用領域，並以大百科的檢索條目般一一羅列，有助於初學者掌握整體的面貌。 據說特斯拉的創始人伊隆・馬斯克，在9歲時就讀完整部大英百科全書。 本書作為統計學的百科全書，儘管不能保證各位在創業時，業績能像火箭一飛沖天，但絕對能讓你成為具備統計觀的一流商務人士。 在資訊愈來愈多樣、數量不斷增加且產生速度飛快的未來，唯有運用統計學，才能幫助我們的命運進行貝氏更新。 本書特色
◎專書彙整113個廣泛應用於各領域的統計學公式和定理，讓需要統計學的人學習更有效率。 ◎每一節以五顆星標示「難易度」、「實用性」與「考試機率」，重點觀念一目瞭然。 ◎獨立專欄列舉實例，讓初學者快速掌握統計學在日常生活的實際應用。 ※因應印刷需要，內頁預覽顏色與實際印刷不同，敬請見諒。※