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統計學, 母體與樣本, 隨機變數的類別 - Coggle Diagram
統計學
類別
敘述統計
蒐集數據、展示數據及找出可描述特徵值(表徵值)
的方法
推論統計
由樣本資料推論母體，並估計該推論之可信度大小的方法
定義
以蒐集、整理、展示、分析、解釋資料，由樣本推論群體，使在不確定真實的情況下做出決策的科學方法
目的
由樣本所得的資訊來推論母體參數
分析步驟
1.定義問題和該問題的相關母體
2.規劃實驗或問卷
3.蒐集及分析資料
4.進行統計推論
5.衡量統計推論的可靠度
數據的取得：普查、
抽樣
簡單隨機抽樣
系統抽樣
分層隨機抽樣
部落抽樣
研究者對於所欲研究問題定義的母體感興趣的一項或多項特質稱之為
隨機變數R.V.
，其觀察結果我們稱之為
資料
母體與樣本
母體是由具有共同特性個體的研究對象集合
由母體資料所計算出的母體表徵值稱為參數
樣本是母體的一部分，藉由抽樣期望獲得能代表母體的子集合
由樣本資料所計算出的樣本表徵值稱為統計量
抽樣是抽取具有代表性的樣本，篩選掉離群值
隨機變數的類別
定性變數(類別型資料)
R.V.的結果不能以數值表示
EX.性別、國籍、產品變異的原因
名目尺度
定量變數
離散型隨機變數(資料)
經由計數方式所獲得的變數資料(0或正整數)
EX.不良品個數、文件錯字數、晶圓缺陷點數
順序尺度
連續型隨機變數(資料)
經由測量方式取得的變數資料(任何實數)
我們能藉由觀察資料的集中趨勢、分散或變異趨勢、偏態、峰度歸納出資料的表徵
EX.重量、高度、溫度
區間尺度、比例尺度