讓你輕松學統計3(參考版)
2025-06-23 03:02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對這群可愛學生的欣喜?！? 下課鐘聲正好又在高潮中響起，這次學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生。版權所有尋智專業(yè)顧問有限公司~ 『不行！』 『為什么？』 『因為這樣成本會愈來愈高。 『因為如果樣本量愈來愈大，大到與全部產品一樣多時，那么推定結果其實就和實際結果完全一樣了嘛！這樣當然最準啰！』 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的掌聲。 『剛才老師提到的第一個陷阱是有關樣本品質（Quality）的問題，所以我推想可能也有與品質相對的樣本數量（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，就是隨機抽樣（Random Sampling），換言之，以剛才的例子我們其實應該讓生產線的所有在制品都有相同被抽中的機會，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，這就是統計學家為何一再強調必須隨機抽樣（Random Sampling）的原因了。 『太好了，這位同學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能力，結果卻選取了工程師的特制產品來作樣本，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，那當然會繆以千里了』 『老師，會不會是樣本有問題？』 『你認為樣本可能會出現什么問題？』 『會不會所謂的樣本其實不太具有代表性？』 『能不能舉例說明？』 『同學們，統計的推定好不好玩??？』 『粉好玩！』居然有人學董月花。 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，使他們能真正成為善用推定的高手。3 σ『這張表其實就是從剛才的常態(tài)分配機率表上整理出來的，如果將來各位碰上一些特殊的信賴水準，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 』 然后我轉身在黑板上寫上： 步驟1. 隨機抽取樣本 步驟2. 計算統計量(，σ) 步驟3. 作出推定結論，下結論時可再細分成兩步驟 (Level of Confidence ,此例為95%) (Confidence interval ,此例
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