基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)講義-文庫吧
2025-01-06 20:16 本頁面
【正文】 高 )的測量值m 如果將此組資料用直方圖或點(diǎn)圖來表示的話 , 則最高的柱條或堆疊區(qū)間的中心點(diǎn)即爲(wèi)衆(zhòng)數(shù) q 中位 數(shù)m 一組測量值的中位值其定義是當(dāng)測量值按大小順序排列時(shí)所取的中間數(shù)13May2,2023位置的量測：集中趨勢q 算 術(shù) 平均 數(shù) (或平均 數(shù) )m 平均數(shù)是母體中所有可能的值的總和除以母體內(nèi)的總個(gè)數(shù)m 母體平均數(shù)用希臘字母 ?來表示m 樣本平均數(shù)用 X 來表示 , 並且用?估 計(jì)14May2,2023練習(xí)q 計(jì)算每一樣本的平均數(shù)、中位數(shù)及眾數(shù)q 暗示 :q 使用 Excel來驗(yàn)證你的計(jì)算結(jié)果m 這些資料檔已由 Three 提供q 和教師一起將這資料貼到 Minitab. q 用 Minitab確認(rèn)您的結(jié)果Xi’s Xi’s Xi’s10 7 816 12 119 0 117 14 108 13 1110 12 1110 16 119 12 109 5 612 11 11nSXbarMedianMode15May2,2023分散度量測 : 全距q 全距m 全距是一組量測資料中最大值與最小值的差m 有利條件 : 非常容易計(jì)算m 不利條件 :q 考慮兩個(gè)資料 :m 5,6,6,7,7,7,8,8,9 Range = (95) = 4m 5,5,5,5,5,5,5,5,9 Range = (95) = 4m 只取兩個(gè)資料為考量可能會(huì)誤導(dǎo)實(shí)際資料的分散度m Range = (95) = 416May2,2023分散性量測 : 變異數(shù)q 測量變異數(shù)m 母體變異數(shù) (s2)q 變異數(shù)是與平均值的平均平方離差除以母體的總個(gè)數(shù)m 估計(jì)母體變異數(shù) (s2)q 將平均平方離差之總和除以 (n1)而不是 n， 用以代表母體變異數(shù)之無偏誤之估計(jì)值17May2,2023練習(xí)q 由資料去估算母體標(biāo)準(zhǔn) X XMean (XMean)2101697810109912nSXbars2sq 用 Excel 和 Minitab證明你的答案18May2,2023形狀 : 樣式頻率H O W O F T E NMEASURED VALUE? ?? ?19May2,2023形狀 :以直方圖q 分析變異數(shù)資料q 是一個(gè)頻率直方圖q 顯示哪些特定的種類之出現(xiàn)的頻率q 由直方圖可以很快的分析 :m 資料的常態(tài)性m 製程的集中程度m 分散度m 分配的形狀01234567891011125 6 7 8 9 10 11 12 13 14每月週期20May2,2023Shape:Interpreting Histograms對(duì)稱 雙峰型 非對(duì)稱分離物扁平型21May2,2023型式 :常態(tài)分配 (連續(xù)性資料 )q 在統(tǒng)計(jì)之機(jī)率分配中最重要的是常態(tài)分配 (., the Gaussian distribution). q 只要 ? 和 s 被指定，則整個(gè)曲線即被決定了22May2,2023計(jì)算 Z值q 這個(gè) “transform” 轉(zhuǎn)換任意的常態(tài)分配 (給一個(gè)樣本的平均數(shù)和樣本變異數(shù)) 至標(biāo)準(zhǔn)正?；峙洌藰?biāo)準(zhǔn)化常態(tài)分配之平均數(shù) = 0， 變異數(shù) = 1.q Z值 (或是 Zscore), 代表的是某一特殊 x與樣本平均值的距離，此距離單位則為標(biāo)準(zhǔn)差 .q 舉例來說 , 如果 Z = 2, 則某一特定 x與樣本平均數(shù)的距離為 2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差q 預(yù)測缺點(diǎn)的情形 , (或是估計(jì)不良率 ), 則使用規(guī)格上限與下限
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