最小描述长度python代码

代码如下：

data = randperm(101000, 1000) - 1; % 生成0到100之间的1000个随机数，无重复
sample_var = zeros(1, 10000); % 存放10000次抽样的样本方差
for i = 1:10000
    sample = datasample(data, 30, 'Replace', false); % 从data中无重复地随机抽取30个数作为样本
    sample_var(i) = var(sample, 1); % 计算样本方差，并存入sample_var中
end
pop_var = var(data, 1); % 计算总体方差
mean(sample_var) % 输出样本方差的均值
pop_var % 输出总体方差

运行结果可能会有所不同，但是输出的样本方差均值和总体方差应当大致相等。如果样本方差是无偏估计，那么样本方差的均值应当等于总体方差。因此，我们可以通过比较样本方差均值和总体方差来判断样本方差是否是无偏估计。

如果样本方差是无偏估计，那么样本方差的均值应当等于总体方差，即样本方差的均值与总体方差相等的概率应该很高。我们可以通过画出样本方差的直方图来观察样本方差的分布情况，从而判断样本方差是否是无偏估计。代码如下：

histogram(sample_var, 50) % 画出样本方差的直方图

如果样本方差的分布情况比较对称且集中在总体方差周围，那么说明样本方差是比较可靠的无偏估计。如果样本方差的分布情况比较偏斜或者离散，那么说明样本方差可能不是很可靠的无偏估计。