[課業] 數理統計

看板Examination作者 (不問歲月任風歌)時間11年前 (2013/06/02 07:51), 編輯推噓2(2015)
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(1)有關課本推導pooled sample variance有疑問欲請教 (i)在證明過程中,感覺混合樣本變異數的做法應似樣本變異數均'n-1'故原本分母應為 [(N_1-1) + (N_2-1)] - 1.惟最終並非'-3'而是'-2',理由是否同在處理unbiased時需 作調整的係數? (ii)可以導出N_1 + N_2 - 2 前提建立於兩組 變異數相同,i.e. S^2_1 = S^2_2. 若兩 組data變異數不同時,調整的係數是否會改變,又該如何處理? (iii)處理不偏時,關於mean部分的兩項會影響,故刪除以調整unbiased.想請教刪除後 是否會影響整體變異數甚大?對後續的估計處理有效性又如何?似乎感覺不偏性並非最 佳. (2)有關黃文璋老師數統1.6節提到生成函數,Laplace轉換,特徵函數均可唯一決定隨機 變數分佈的轉換,想請問其理由以及這幾種轉換除了處理期望值與變異數外,有何其他功 用?又n次動差定義成期望值型式的想法為何? (3)請問超幾何分配的機率密度總和為1的證法(雖然黃老師採直覺想法是很簡單) 感謝! -- 一個人澈悟的程度 恰等于他所受痛苦的深度 ~~林語堂 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 59.120.241.229

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xbar ybar 分別取代 miux miuy 所以自由度是減2
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( (n1-1)s1^2 + (n2-1)s2^2 )/sigma^2 會形成 自由度 n1+n
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2-2 的卡方分配
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Pooled sample variance 不是 "混合樣本變異數", 也不是 "整
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體變異數", 它是 "兩群體共同變異數之(兩樣本)聯合估計".
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它是建立在兩群體變異數相同的條件下的一個估計量. 若兩群體
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變異數不同, 它估計的對像變成是兩群體變異數的加權平均.
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注意適用條件是 σ1^2 = σ2^2, 而非 S1^2=S2^2.
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Generating function, Laplace 變換, m.g.f. 與 ch. f. 幾
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乎可說是同一個東西. E[t^X] = E[e^{ln(t).X]
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m.g.f.E[e^(tX)], ch.f. E[e^{itX}], Laplace T. E[e^{-sX}]
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證明 ΣC(a,k)C(b,n-k) = C(a+b,n) 的方法, 還可用多項式唯
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一性(比較係數法)證明: (1+t)^a(1+t)^b 展開式中 t^n 係數,
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一是 (1+t)^{a+b} 直接展開, 得係數 C(a+b,n); 另一是
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(1+t)^a, (1+t)^b 分別展開, 而後相乘.
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謝謝老師與各位....我清楚了
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變異數不同, 它估計的 https://daxiv.com
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文章代碼(AID): #1HgeaJBj (Examination)
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