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初級統計學 陳信如
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導 論 統計學 資料收集 資料處理 資料解釋 資料表現 統計:收集、處理、分析資料的方法 統計量:特定的衡量標準或計算公式
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1.1 現代統計學的發展 解答: 因為調查人員已經明白表示該政策是「鋪張浪費」的。
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倘若該冷凍食品正好頗受單身貴族或是雙薪家庭 的歡迎,那麼這種訪查方式所得出來的結論顯然會出現偏差。
解答: 倘若該冷凍食品正好頗受單身貴族或是雙薪家庭 的歡迎,那麼這種訪查方式所得出來的結論顯然會出現偏差。 週一至週五上進行訪查時無人在家, 則很有可能是上班族,亦即單身或雙薪家庭。
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1.2 統計學的學習 統計的應用: 有人宣稱佛羅里達州有百分之七十以上的柑橘作物遭受嚴重的霜害。倘若在該州中隨機選取的18個柑橘中,有15個的確受到霜害的影響,請在 0.05 的顯著水準下檢定上述的說法。 有人宣稱有百分之七十以上的某型飛機的尾舵上,出現因金屬疲勞而造成的裂縫。倘若在隨機選取的18架該型飛機上,有15架的確出現因金屬疲勞而造成的裂縫,請在 0.05 的顯著水準下檢定上述的說法。
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有人宣稱加入健康保險的醫師中,有七成以上的醫師對他們的薪資感到不滿。倘若在加入健康保險的醫師中隨機選取18位,其中有15 位的確對其薪資感到不滿,請在 0.05 的顯著水準下檢定上述的說法。
有人宣稱有百分之七十以上的某款汽車, 所排放的廢氣中污染物超過標準值。倘若在隨機選取的18 輛該款汽車上,有15 輛的確有廢棄污染物高於標準值的情形,請在 0.05 的顯著水準下檢定上述的說法。
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1.3 敘述統計與統計推論 敘述統計(descriptive statistics)
1.3 敘述統計與統計推論 敘述統計(descriptive statistics) 描述、整理、分析資料的方法,通常利用圖表來呈現,並沒有進行任何的推論或預測。 推論統計(inferential statistics) 藉由分析少量的資料來瞭解整體的情況,判斷所得資訊的價值、選擇最佳的預測方式、或是決定最合理的(報酬最高的)因應方案。
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分 析 工 具 機率論 (probability) 統計學方法和機率息息相關,機率論是進行統計推論時的重要基礎。
探究性資料分析 (exploratory data analysis) 對於那些只需要初級敘述統計方法即可處理的問題,應該要進行深入的研究。
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1.4 統計資料的本質 數值資料 (numerical data)
1.4 統計資料的本質 數值資料 (numerical data) 透過測量或計數而得來的,又稱為數量資料或量的資料(quantitative data) 類別資料 (categorical data) 類別資料又稱為定性資料或質的資料(qualitative data) 註:為了便利性,類別資料通常都會進行編碼,不同的 類別給予不同的數字編號,藉此將類別資料轉換成 數值資料。
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又細分為 名目資料(nominal data),如:婚姻狀況;類別 順序資料(ordinal data),如:礦物的硬度;可排大小 區間資料(interval data),如:溫度;可做加減 比例資料(ratio data),如:長度、金錢;可以0做原點
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四個學生參加三項歷史科綜合測驗的成績: 四個學生的總成績分別是180、171、165,及162
Linda的成績最好,接著依次是Tom、Henry,及Rose。
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四個學生參加三項歷史科綜合測驗的名次: 表現最好的是Rose,接著依次是Henry、Tom,及Linda
這個結果跟之前的結果完全相反!平均排序。
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注意: 在應用統計學方法的時候,必須要先明辨資料本身在性質上的限制,不能同一套方法拿來直接用;
也就是說,必須根據資料本身的性質,選擇適當的統計學分析方法。不能一概而論。
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