1.样本方差的分母是n-1。
2 这是因为样本方差的定义是对样本的观测值和样本均值之间的差异进行计算，分母为n-1能够更准确地估计总体方差，避免了样本方差偏低的情况。
由于样本均值已知，所以只需要用n-1即可计算样本方差。
3 另外，当样本量很大时，n-1和n的差别并不明显，因此可以用n近似代替n-1来计算样本方差。
但是，当样本量较小时，n-1能够更好地反映样本方差的真实情况。
样本方差的分母是 n-1 的原因是为了使样本方差成为总体方差的无偏估计。
总体方差是指针对整个总体的方差，而样本方差是通过样本数据来估计总体方差。由于样本数据是从总体中抽取出来的，因此样本方差通常会低估总体方差。为了解决这个问题，我们需要对样本方差进行一些修正，使其成为总体方差的无偏估计。
样本方差的公式为：
s^2 = Σ(xi - x̄)^2 / (n - 1)
其中，xi 是样本中的第 i 个观测值，x̄ 是样本的平均值，n 是样本容量。在分母中使用 n-1 而不是 n，是因为使用 n 会低估总体方差。使用n-1可以使样本方差成为总体方差的无偏估计。
具体来说，使用 n-1 可以使样本方差的期望值等于总体方差。这是因为使用 n-1 会增加分母的值，从而使样本方差的估计值更接近总体方差的真实值。当样本容量足够大时，使用 n-1 和 n 的效果差别不大，但对于小样本，使用 n-1 可以更好地估计总体方差，减小估计误差。
因此，样本方差的分母为 n-1，是为了使其成为总体方差的无偏估计，提高估计的准确性。
