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生男生女? 某太太在生了女孩後,不停地求註生娘娘,希望下一胎是男孩,結果她下一仍是女孩。 這太太不死心,仍繼續去祈求下一胎生男孩,結果仍然生了女孩。 這太太仍不絕望,仍然繼續去求,結果下一胎仍然是...

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1 生男生女? 某太太在生了女孩後,不停地求註生娘娘,希望下一胎是男孩,結果她下一仍是女孩。 這太太不死心,仍繼續去祈求下一胎生男孩,結果仍然生了女孩。 這太太仍不絕望,仍然繼續去求,結果下一胎仍然是...

2 如有雷同純屬巧合,與機率無關 最後這 太太受不了了:「我決定了... ,我要換一間廟!!!」
結果這次她終於如願生了男孩。 她的親朋好友問她:「到底是哪間的註生娘娘廟那麼靈讓您生了男孩??? 答:「誰說我這次拜的是註生娘娘???我這次拜的是包公!!!」

3 7 你的曲線是常態的嗎? -機率和機率的重要性

4 如何證明你是真的… 你有多大把握(信心)保證你這次會投進籃? 你有多大信心,這次一定會追婚成功? 你有多大把握,放心將這個案子交給他?
你有多大信心,這個案子絕對能成功? 上面的這些問題都需要好好了解以下要講的內容。

5 機率的重要性? 常態曲線是自然界的奇蹟,它提供宇宙萬物與結果有關的機率。
學習機率是說明/決定我們在敘述某項特定的發現或結果是「真」時,所具有之信心程度的基礎。 所有的東西都可以放到這個系統中加以衡量

6 教學心得 要將不同的數值進行比較 先將其標準化變成標準分數(z分數)

7 常態曲線(或鐘型曲線) 常態曲線可表示一個平均數、中位數和眾數彼此相等的分布之發生機率。
常態曲線完全對稱於平均數。如果沿著中心線將曲線對折,這兩半會完全重疊,這兩邊是完全相同的,曲線的一半是另一半的鏡像。 常態曲線的雙尾是一個很陌生的字-漸近的。這個字的涵義是曲線的雙尾越來越逼近橫軸,但是永遠不會碰到。

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9 如何知道10年後 生女兒比較好? 我們可以從一個母群中抽取1000個人,藉以估算此母群之男、女生比例。
原則上,母群基本上夠大,所以每次抽取得到男、女的機率,原則上是各佔50%。換言之,該母群之男女生分配屬常態分佈。 因此,若在該母群中抽取100次,其男女生比例可以繪成一個鐘形分佈圖,且近似於常態分佈。

10  嘿,那不是常態曲線! 當我們處理大資料集(超過30)時,並且當我們從母體中抽取重複的樣本,曲線中的數值就接近常態曲線的形狀。 (這很重要)當我們的討論是由樣本推論母體時,都是基於這樣的假設,意即由母體中抽取的樣本都是屬於常態分佈的。

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12 以100為中心,10為距,左右設定標準差,即可將所有分數放入圖中
 更常態的曲線101 以100為中心,10為距,左右設定標準差,即可將所有分數放入圖中

13 這裡所顯示的分布平均數是100,標準差是10。我們已經在軸上標準差表示分布中偏離平均數的距離。
對任何分布來說(不論平均數和標準差的數值),如果分數是常態分布的,幾乎100%的分數將處於平均數的-3到3個標準差範圍內。 算算看,並與下一頁比較

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15 左右分別(完全)對稱? 常態曲線之下,平均數和平均數右(左)側所有分數的距離範圍內包括了50%的分數。 1個標準差 68.26% (34.13) 2個標準差 95.44% (47.72) 3個標準差 99.74% (49.87)

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17 將不同分布標準化,因此,我們就可以放在一起比較了
貢獻最大最實用的標準值:z分數 如何在不同的分布中進行相互比較。 要進行這樣的比較,我們需要一定的標準。這就是標準分數。 因為這些分數以標準差為單位進行了標準化,所以是可以比較的。 將不同分布標準化,因此,我們就可以放在一起比較了

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19  下面是平均數為12、標準差為2的10個分數樣本的原始分數和相應的分數。平均數之上的原始分數對應的分數是正數,反之,平均數之下的原始分數對應的分數是負數。

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21  z分數表示什麼  特定的z分數代表一個原始分數,但也代表一個分布在橫軸上的特定位置。此z分數越極端(例如-2或+2.6),距離平均數就越遠。  ‧所有分數的84%落在分數為+1之下(50%落在平均數之下,34%落在平均數和值為+1的分數之間)。  ‧所有分數的16%落在分數為+1之上(曲線下的全部面積是100%,84%的分數落在值為+1的分數之下)

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23 標準常態分配表 附表I :標準常態分配曲線下方,z=0與其他 z 值之間的面積 (機率值)

24 解答: 介於 與 0 之間的面積 = 介於 1.20 與 0 之間的面積(對稱) 查附表I ,面積 = 。

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26 解答: (a) z=0.94的面積加上 0.5,得到0.5+0.3264=0.8264。   (b) z=0.65的面積,加上 0.5,得到0.7422。  

27 (c) 0.5扣掉 z=1.76的面積(0.4608),得到 。   (d) 0.5扣掉 z=0.85的面積(0.3023),得到 。   (e) z=0.87與 z=1.28的面積差異: 0.3997-0.3078=0.0919。   (f) z=- 0.34與 z=0.62的面積總和: 0.1331+0.2324=0.3655。

28 範例 某隨機變數服從常態分配,已知平均數=10,標準差=5,請問此隨機變數出現在12與15間之機率?
某隨機變數服從常態分配,已知平均數=10,變異數=25,請問此隨機變數出現在15與20間之機率?

29 將 x=12與 x=15轉換成標準單位,得到 查附表I,得到0.1554與0.3413, 機率為 0.3413-0.1554=0.1859。
解答: 將 x=12與 x=15轉換成標準單位,得到 查附表I,得到0.1554與0.3413, 機率為 -0.1554=0.1859。

30 某餐飲集團服從常態分配,已知其月平均盈餘為10萬元,標準差為2萬元。請問在此情況下,可能產生月平均盈餘低於6萬元之機率?
如何當個不被騙的聰明老闆

31 解答: 已知-2 之機率值為.4772(位於平均值左 側),故落於此值之機率為 0.5-0.4772= 。

32 z 0.01 表示附表 I 的數值為0.5-0.01=0.49, 0.4901對應的 z 值為2.33,所以 z0.01=2.32667。
發生1%、5%的可能性 解答: z 0.01 表示附表 I 的數值為0.5-0.01=0.49, 0.4901對應的 z 值為2.33,所以 z0.01= 。

33 z0.05 表示附表I當中的數值為0.4500, 最接近的數值,有0.4495與0.4505, 對應的 z 值分別為1.64與1.65,所以 z0.05=1.645。

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35 σ= 0.04 、x=6.00,面積 = 2% 最接近的數值是 0.4798 對應的 z 值為 2.05 解方程式,得
解答: σ= 0.04 、x=6.00,面積 = 2% 最接近的數值是 對應的 z 值為 2.05 解方程式,得 μ= (0.04)=6.082

36  有關於標準分數的兩件事。首先,即使我們關注的是z分數,但還有其他類型的標準分數。
 一個標準分數和一個標準化分數是完全不同的動物。標準化分數來自事先已確定平均數和標準差的分布。

37  z分數真正表示什麼 我們將使用一些準則來判斷我們認為該事件的可能性是等於、高於或低於我們預期的隨機。 研究假設提出了預期中事件的命題,而我們將使用我們的統計工具來評估該事件的可能性有多大。

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39  假設檢定和z分數:第一步 任何事件都有一個相關的機率,而我們用這些機率值來對我們預期某個事件有多麼不可能,並據為判定而做出決策。 由研究假設的檢定,我們發現事件發生的可能性是有些極端的,那麼研究假設就是比虛無假設更有力的解釋。

40 使用電腦計算z分數


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