偏差的自由度之所以是n-1，源于统计学中的参数估计理论。当我们对一组数据进行统计分析时，通常会选择一个模型来描述这些数据。在模型中，我们使用参数来表征数据的基本特征。
具体来说，如果数据集包含n个观测值，而模型中固定了k个参数，那么在模型中我们实际上可以自由选择的观测值数量就减少了。这k个参数为我们提供了k个“约束”，因为它们限制了数据的表现形式。
因此，自由度（degree of freedom，df）可以定义为：
df = n - k
这里的k就是模型中参数的数量。当我们对样本进行估计时，由于参数已经被确定，所以我们就只能从n个观测值中独立地估计剩下的n-1个值。这n-1个值就是我们的偏差自由度，它代表了在估计中可以自由变化的独立信息数量。
总结来说，偏差的自由度是n-1，是因为在统计模型中，我们使用了一部分数据（即n-k个数据点）来确定模型参数，剩下的n-1个数据点则用于估计偏差。
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