基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)講義(已修改)
2025-01-24 20:16 本頁面
【正文】 May2,2023基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)May2,2023基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)q 不連續(xù) Vs. 連續(xù)資料q 母體 Vs. 樣本q 測(cè)量位置 – 眾數(shù)、中位數(shù)、平均數(shù)q 測(cè)量延伸和變化 – 全距、變異數(shù)q 樣式 – 長條圖 (直方圖 )q 常態(tài)分佈及機(jī)率 –Z值q 柏拉圖分析q 一致性 – 流程圖q 圖解工具q 敘述練習(xí)q 圖解分析和描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果2May2,2023兩個(gè)主要測(cè)量指標(biāo) : 連續(xù)的 vs. 不連續(xù)的指標(biāo)連續(xù)測(cè)量 ? 連續(xù)指標(biāo)? 可以分割成更細(xì)的小片斷 不連續(xù)量測(cè) ? 不連續(xù)的指標(biāo)? 一般代表分類也可以代表計(jì)數(shù)時(shí)間 自然測(cè)量成本事件主觀評(píng)價(jià)缺點(diǎn) /沒有缺點(diǎn)計(jì)數(shù)量測(cè)是 /否量測(cè)分類你能將時(shí)切分割多細(xì)？3May2,2023連續(xù) vs. 不連續(xù)量測(cè) : 範(fàn)例 持續(xù) (變異 ) 不連續(xù) (做 /不做或是類目 ) 黏質(zhì) Go / No Go檢驗(yàn)資料pH 晴天 vs. 陰天化驗(yàn) 準(zhǔn)時(shí) vs. 遲到 濃度 污點(diǎn) (是 /不是 )不純度 結(jié)束時(shí)間 不連續(xù) (計(jì)算 )錢 每個(gè)樣本之污點(diǎn)數(shù) 融化流動(dòng)速率 缺點(diǎn)數(shù) 微粒大小 錯(cuò)誤數(shù) 每一週失敗次數(shù)4May2,2023練習(xí) : 連續(xù) vs. 不連續(xù)量測(cè)10 分鐘? 在一個(gè)教室練習(xí)用下一頁不連續(xù)資料在測(cè)量的工作表定義例子持續(xù)和 /或是不連續(xù)資料? 討論結(jié)果 目標(biāo)教學(xué)區(qū)別連續(xù)和不連續(xù)的量測(cè)5May2,2023行動(dòng) – 連續(xù)性的 vs. 不連續(xù)資料量測(cè)的例子6May2,2023 連續(xù)不連續(xù)$ $稀少的 富有的資訊連續(xù) vs. 不連續(xù)資料 : 哪一個(gè)比較好的 ?去獲得相同階層了解關(guān)於一種流程 ……哪一個(gè)比較好的 ?? 依據(jù)問題而言? 如果連續(xù)性是一種通則，則此類資料適用連續(xù)型? 有些連續(xù)測(cè)量是無法獲得的 …不要作假資料 !7May2,2023母體 q 敘述參數(shù) (使用於母體 )m 母體 : 某群體中所有個(gè)體的量測(cè)資料的集合m 敘述參數(shù)是被用來描述母體q 推論統(tǒng)計(jì)學(xué)m 樣本 :從某一母體中取出部分其量測(cè)資料的集合m 推論統(tǒng)計(jì)學(xué) :乃是從一樣本的量測(cè)值來推測(cè)母體的特性母體樣本?8May2,2023統(tǒng)計(jì)q 從數(shù)據(jù)中萃取到的資訊 :m 最小值m 最大值m 百分位數(shù) , 25th, 50th, 75thm 總和m 計(jì)數(shù)m 良率m 不良率?9May2,2023統(tǒng)計(jì)學(xué) VS. 母體特性統(tǒng)計(jì)學(xué)用於估計(jì) 母體特性 母體樣本製程10May2,2023q 在隨機(jī)的產(chǎn)出中，是不可能完全正確的去預(yù)測(cè)何時(shí)及何事會(huì)產(chǎn)生出來q 我們可以做的是去決定這些數(shù)值發(fā)生的次數(shù)預(yù)測(cè)的頻率11May2,2023重要的母體特性q 主要的總體特徵 :? 位置 ?離 散 程 度分 佈 的 形 狀一 致 性12May2,2023位置的量測(cè)：眾數(shù) (Mode)及中位數(shù) (Medium)q 衆(zhòng)數(shù)m 一組測(cè)量值的衆(zhòng)數(shù)的定義是出現(xiàn)次數(shù)最多 (頻率最
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