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統計5 6 7 - Coggle Diagram

- - - - CC
        
        continuity correction factor
    - - 問出現次數的機率時
      - ex
        
        出現9次的機率要把8.5~9.5次的出現的機率概括進去
    - - 算出mu & stdev 來當常態求解
    - - n>20
      - np>5
      - nq>5
    - - 有否包含
  - - - 密度分布公式
        
        高人(1) 踩在mu上衣服飄飄(自然對數) 多少高人採再mu上
      - 累積函數公式
        
        高人1打多
    - - *標準差=期望值
      - 與poisson呈反函數
        
        poisson 求數量
        
        指數分配求continence的值 ex:"時間"
  - - - 從積分來的
        
        http://itchen.class.kmu.edu.tw/kmu/book/Pro&Sta/stat-ch8.pdf
  - - - ex. p(x>?)
    - - 因符合二項分配
        
        np nq>5 x>20
- - - - 不同層要有明顯差異性
    - - 沒有必要有差異性
    - - ?
    - - convenience
        
        convenience
        
        自願樣本
        
        無法決定母體
      - judgement
        
        ?
  - - - f(xbar)
        
        數量
        
        標準誤
        
        標準差/抽樣數根號*根號[(沒抽到的數)/(間隔數)]
        
        有限母體校正項
        
        解釋
        
        估計母體之誤差
        
        抽樣系統中的標準差
        
        算樣本平均數
        
        中央極限定理
        
        樣本數越大誤越小
        
        越像常態分配
      - p(xbar)
        
        機率二項分配
        
        E(p)=p
        
        標準誤
        
        根號(pq/n)
        
        條件
        
        np>=5 且 nq>=5
    - - 當n/N<0.05
        
        可用無限母體
  - - - x bar
      - S
    - - mu
      - 像6的表準差符號
      - parameter**
        
        母體的特性數值都是參數
  - - - 要假設母體為常態分配
    - - np>=5 且 nq>=5 所以pbar分配為常態分布
  - - - 判斷有限or無線母體
        
        決定標準誤
      - 依照CTL 條件
        
        常態分配
      - xbar-mu x與mu的距離
    - - 成為常態分配的條件?
      - pbar-p (距離
- - - - x是X可能的數值
      - 借用f(x)為機率
      - X=試驗中成功的次數
  - - - variance
        
        npq
      - skewness
        
        (q-p)/標準差
      - 公式: 剛好成功x次的機率*可能的組合數
      - 查表
    - - 若太大p or q很小可以轉用poisson
      - 母體大時使用
      - 放回
  - - - 時間/空間內發生的次數
        
        所以x應為整數
    - - 若是算至少幾個那就是算1-f(x-1)-f(x-2).....f(0) 記得要把0也算進去
    - - 口絕: 衣服優優x/x! (除了e都重複兩次) (因為很棒要有"!!!!")
  - - - E(x)=np
        
        p=(r/N)
      - Var=npq*(N-n)/N-1)
        
        (N-n)/N-1) 樣本多時會接近
    - - 不到樣本的20倍
- - - - ex.中央極限定理
- - - - 替代方案
        
        超幾何
        
        看樣本數
        
        指數分配
        
        好計算
        
        poisson分配