Re: [中學] 信賴區間

看板Math作者 (老怪物)時間11年前 (2012/09/04 18:52), 編輯推噓6(6017)
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※ 引述《iamwjy (醉翁之意)》之銘言: : 98 年學測 : http://0rz.tw/c8H6u : 第九題信賴區間,答案是1,2。 : 對於這題題目的詳解我已經理解,但我曾經聽說這題題目有問題, : 也在最近兩年的參考書發現,他們都沒有收錄這題, : 看起來似乎是因為有問題而不收錄, : 想請問各位高手,這題題目到底哪裡有問題,謝謝! 題目: 某廠商委託民調機構在甲、乙兩地調查聽過某項產品的居民佔當地居民之百分比 (以下簡稱為「知名度」)。結果如下:在 95% 信心水準之下,該產品在甲、乙 兩地的知名度之信賴區間分別為 [ 0.50 , 0.58 ] 、 [ 0.08 , 0.16 ] 。 試問下列哪些選項是正確的? (1) 甲地本次的參訪者中, 54% 的人聽過該產品 (2) 此次民調在乙地的參訪人數少於在甲地的參訪人數 (3) 此次調查結果可解讀為:甲地全體居民中有一半以上的人聽過該產品的機率 大於 95% (4) 若在乙地以同樣方式進行多次民調,所得知名度有 95% 的機會落在區間 [ 0.08 , 0.16 ] (5) 經密集廣告宣傳後,在乙地再次進行民調,並增加參訪人數達原人數的四倍, 則在 95% 信心水準之下該產品的知名度之信賴區間寬度會減半 (即 0.04 ) [解析] (1) 依中學數學的信賴區間構建方式, 是 p^ ±z*se(p^), 則這個敘述是對的, 樣本比例 p^ = (0.50+0.58)/2 = 0.54 = 54%. 若非在上述信賴區間公式之下, 則此敘述不一定成立. (2) 若信賴區間構建方式如上所言, 是 p^ ±z*se(p^), 則兩地之 z*se(p^) 相等, 且臨界值相同, 但甲地 p^=0.54 而乙地 p^=0.12. 若 se(p^) = √[p^(1-p^)/n], 則在相等樣本下, 乙地之 se 應較 小. 而所給數據兩地 se 卻相等, 因此得知乙地樣本較小. 只要兩地信賴區間採同樣方式建構, 而且是合理建構方式, 並且 se(p^) 是以樣本比例與樣本數為基礎的, 大概都可得相同結論. (3) "甲地全體居民中有一半以上的人聽過該產品" 是一個確定但未知 成立與否的敘述, 並無 "機率" 可言. 也就是說: 該敘述可能是 對的, 也可能是錯的, 但研究者並不知道它是對或錯. 然而, 這 卻不能說它對的機率是多少. 比較正確的解讀是: 我們有至少95%的信心可以說 "甲地全體居民中有一半以上的人聽過該產品". (4) 乙地知名度, 這一次調查得到的的信賴區間是 [0.08,0.16]. 如果重新抽樣重新做個調查, 將會得到不同信賴區間, 例如可能是 [0.10,0.19] 或 [0.05,0.12]. 乙地知名度 p 是否落在 [0.08,0.16] 或其他區間, 是確定但未知 的事實, 並不因哪一次調查而不同(假設群體不變---意思是: 該產 品在乙地的知名度不變). 而且, 就 "確定" 的事實, 即使未知, 不 能談機率. 什麼是 "確定但未知", 什麼是 "隨機的"? 例如丟一個不知是否公 正的銅板, 其 "出現正面機率" 是 "確定但未知" 的; 而丟銅板結 果會出現正面或反面, 或丟數次問會出現幾次正面, 這類結果就是 "隨機的". 隨機的現象才能談機率. 本選項敘述是: 若在乙地以同樣方式進行多次民調,所得知名度有 95% 的 機會落在區間 [ 0.08 , 0.16 ] 這個敘述是在說什麼? 它是說 如果做很多次抽樣調查, 得到很多 p^, 這些 p^ 有 95% 機 會落入 [0.08, 0.16]. p^ 應大約有 95% 落入 [ p-z*√[p(1-p)/n}, p+z*√[p(1-p)/n] ], 但 [0.08, 0.16] 並不是上列區間, 因為 p 並非 0.12. 因此, 這個選項的敘述仍是錯的. (5) 即使不經 "密集廣告宣傳" 而是立即再重新抽樣, 重新調查, 樣本 數提高為4倍, 如前述公式計算的信賴區間寬度也不一定縮小為一半. 例如新調查(樣本數 4n) 可能得到樣本比例是 20%, se(p^) = √[(0.20.0.80)/(4n)] = √[0.16/(4n)], 原調查 se(p^) = √[(0.12.0.88)/n] = √(0.1056/n), 新的信賴區間長度與原來的信賴區間長度比例是 √(0.16/4) ÷ √0.1056 ≒ 62% 雖然或許在群體不變下假設新樣本比例 p^=0.20 似乎有些誇張 (因為原調查估計 p 在 0.08 至 0.16 之間), 但一是隨機現象 很難說不可能, 再則即使 p^ 不到 0.20, 也不能保證新的信賴 區間寬度減半. 若經 "密集廣告宣傳" 而後再調查, 群體已經改變, 群體比例 p 應有所提高, 相應的樣本比例 p^ 也將提高, 例如可能得到 p^=0.4 或更高, 那麼 se(p^) 會有多大變化很難說, 因此更不能保證 "知名度之信賴區間寬度減半". -- 嗨! 你好! 你聽過或知道統計? 在學或在用統計? 統計專業版 Statistics 在這裡↓ 成大計中站 telnet://bbs.ncku.edu.tw Statistics (統計方法及學理討論區) 交大資訊次世代 telnet://bs2.twbbs.org Statistics (統計與機率) 盈月與繁星 telnet://ms.twbbs.org Statistics (統計:讓數字說話) 我們強調專業的統計方法、實務及學習討論, 只想要題解的就抱歉了! -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 111.252.121.94 ※ 編輯: yhliu 來自: 111.252.121.94 (09/04 19:32)

09/04 19:34, , 1F
`推~
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09/04 19:37, , 2F
原先第4選項沒看清楚, 所以做了有點離題的說明. 經發
09/04 19:37, 2F

09/04 19:38, , 3F
現後補上正確解說; 但原說明雖離題仍有參考價值, 故
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09/04 19:38, , 4F
保留之.
09/04 19:38, 4F

09/04 20:49, , 5F
機率定義的部份 如此說來 常碰到的從n袋隨機抽一球
09/04 20:49, 5F

09/04 20:50, , 6F
已知抽到的為x球 問此球來自某袋的機率為多少 那題目
09/04 20:50, 6F

09/04 20:51, , 7F
就出錯了? 因為沒有機率可言 已抽了 是確定但未知
09/04 20:51, 7F

09/04 21:01, , 8F
樓上,這是貝氏定理(事後機率)
09/04 21:01, 8F

09/04 21:04, , 9F
我知那是貝氏定理的例題啦所以確定但未知=事後機率?
09/04 21:04, 9F

09/04 22:05, , 10F
我也有 asdinap 的疑惑耶
09/04 22:05, 10F

09/04 23:06, , 11F
0從哪一袋取球是隨機的, 抽出的球色是隨機的, 已知
09/04 23:06, 11F

09/04 23:07, , 12F
某一隨機結果, 問另一隨機現象的機率, 當然可以.
09/04 23:07, 12F

09/04 23:08, , 13F
如果你如 Bayesian 一樣把 "參數" 當做隨機的, 那是
09/04 23:08, 13F

09/04 23:09, , 14F
可以談參數的機率分布. 然而, 那是另一套計算方法,
09/04 23:09, 14F

09/04 23:09, , 15F
而且, 在事實上不是隨機(如本例某一時點的 "知名度")
09/04 23:09, 15F

09/04 23:10, , 16F
要把它當成是隨機的, 那只能以 "主觀機率" 來討論.
09/04 23:10, 16F

09/04 23:12, , 17F
在中學數學談的 "信賴區間", 是 non-Bayesian 的方法
09/04 23:12, 17F

09/04 23:13, , 18F
在這種方法(想法), 參數(本例之 p) 是確定但未知的,
09/04 23:13, 18F

09/04 23:14, , 19F
因此在給定信賴區間的結果(如本例之 [0.08, 0.16]),
09/04 23:14, 19F

09/04 23:14, , 20F
p 是否在此區間, 是確定而未知的.
09/04 23:14, 20F

09/07 00:13, , 21F
抱歉!應該是「貝士定理」
09/07 00:13, 21F

08/13 17:04, , 22F
在中學數學談的 "信賴 https://noxiv.com
08/13 17:04, 22F

09/17 14:59, , 23F
而且, 在事實上不是隨 https://daxiv.com
09/17 14:59, 23F
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