讓你輕松成為統(tǒng)計(jì)高手2(參考版)
2025-05-19 07:47本頁面
【正文】 『黑板要擦的粉干凈才可以下課哦！』故意再開個玩笑來表達(dá)對這群可愛學(xué)生的欣喜?！? 下課鐘聲正好又在高潮中響起，這次學(xué)生倒沒有匆匆趕出教室，有幾位反倒跑上講臺來搶擦黑板，這真是一群可愛的學(xué)生。版權(quán)所有尋智專業(yè)顧問有限公司~ 『不行！』 『為什么？』 『因?yàn)檫@樣成本會愈來愈高。 『因?yàn)槿绻麡颖玖坑鷣碛?，大到與全部產(chǎn)品一樣多時，那么推定結(jié)果其實(shí)就和實(shí)際結(jié)果完全一樣了嘛！這樣當(dāng)然最準(zhǔn)啰！』 他那種無師自通的悟道神情，條條有理的陳述，不禁引爆了全班同學(xué)的掌聲。 『剛才老師提到的第一個陷阱是有關(guān)樣本品質(zhì)（Quality）的問題，所以我推想可能也有與品質(zhì)相對的樣本數(shù)量（Quantity）問題，不知道這種猜測是否合理？』 』 『別的又會是什么呢？』再用一次不僨不啟的老招。 『最具體可行的辦法，就是隨機(jī)抽樣（Random Sampling），換言之，以剛才的例子我們其實(shí)應(yīng)該讓生產(chǎn)線的所有在制品都有相同被抽中的機(jī)會，這樣抽出的樣本就可稱為不偏樣本（Unbiased Sample），從不偏樣本得到的推論才會具有代表性，這就是統(tǒng)計(jì)學(xué)家為何一再強(qiáng)調(diào)必須隨機(jī)抽樣（Random Sampling）的原因了。 『太好了，這位同學(xué)的想法正是推定步驟1在樣本抽取上的大忌，像剛才他舉的例子，如果我們要推定一般的量產(chǎn)能力，結(jié)果卻選取了工程師的特制產(chǎn)品來作樣本，這種樣本就叫做偏差樣本（Biased Sample），用已有偏差的樣本來作推定，那當(dāng)然會繆以千里了』 『老師，會不會是樣本有問題？』 『你認(rèn)為樣本可能會出現(xiàn)什么問題？』 『會不會所謂的樣本其實(shí)不太具有代表性？』 『能不能舉例說明？』 『同學(xué)們，統(tǒng)計(jì)的推定好不好玩?。俊?『粉好玩！』居然有人學(xué)董月花。 雖然下課時間快到了，但是看著他們眼眸中的熱情，我就舍不得不再多教他們一點(diǎn)，使他們能真正成為善用推定的高手。3 σ『這張表其實(shí)就是從剛才的常態(tài)分配機(jī)率表上整理出來的，如果將來各位碰上一些特殊的信賴水準(zhǔn)，只要回去查表也一定會得到答案的。 3 % 177。 95% 信賴區(qū)間 含蓋σ個數(shù) 』 然后我轉(zhuǎn)身在黑板上寫上： 步驟1. 隨機(jī)抽取樣本 步驟2. 計(jì)算統(tǒng)計(jì)量(，σ) 步驟3. 作出推定結(jié)論，下結(jié)論時可再細(xì)分成兩步驟 (Level of Confidence ,此例為95%) (Confidence interval ,此例即為
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