Re: 統計作業 題目匯整
※ 引述《skykissx (雨過天青即是自由處)》之銘言：
: 老師說這幾天 把第一次到上一次的作業看一次 有沒有問題 下次問他
: 於是我開始整理之前的作業 發現多半很零散 所以想說靠大家的力量還有回憶
: 一起去回想說每周題目是什麼
: 那我就先列一下我記得的 有人能回就一起補完
: 第一週
: 大樂透
1000組號碼(不論用什麼方法都行)
: 第二週
1.用統計軟體跑大樂透
為了提高中獎率，不能有重複簽注的號碼
且最後要用統計軟體去計算賺多少、賠多少
2.用兩千年普查資料(合併20幾個檔案)
當作母體，對年齡、性別、教育 作描述統計
再從母體中隨機抽一個N=1000的樣本，
並描述這個樣本的年齡、性別、教育，
比較一下和母體參數有什麼不同。
: 第三週
1.N=1500 以縣市為次母體，用PPS的原則，
每縣市至少30人。同樣先描述母體的變項，
在比較PPS抽出的樣本，看看是不是一個好樣本。
2.以家戶為單位，抽N=1500，採系統化抽樣的方式。
分成兩個樣本，一個式抽中的家戶全部成員都納進來。
另一個樣本是抽出的家戶在進行戶中取樣，抽一個人為代表，
描述一下這兩個樣本，並說明和母體的差別，判斷一下是不是好樣本。
: 第四週
**練習:畫個Z分配圖形，做個Z分配表**
1.簡單隨機產生600組"手機"電話號碼
2.利用2000年普查檔，先描述一下母體的年齡分配情形
然後抽N=1500的樣本，重複抽10萬次(蒙地卡羅模擬)
計算出抽樣分配的年齡平均數和標準差。
和母體的年齡平均數以及標準差比較一下，
看看是什麼樣的關係(μx=μ σx=σ/√N)
第五週
1.區間估計的練習，2000年普查資料檔。
先算出母體age的平均數(μ=...)
然後抽N=1500的樣本做1000次，
並建立1000個信心水準95%讀區間估計，看看μ落入區間幾次
2.同(1)只是把信心水準改成99%
1,2小題完成後，寫500字心得，說明什麼是信心水準，什麼是信賴區間
3.知道了年齡平均數的抽樣分配之分佈情況，
來看看"性別"的抽樣分配是什麼情況，和母體參數的關係又是如何?
4.看看母體年齡的變異量，以及年齡變異量的抽樣分配，有什麼差異，
並且畫出年齡變異量的抽樣分配圖形
第六週
1.1990和2000年普查檔
看看1990和2000年在家庭結構上，有什麼差異(可從家庭規模、家庭類型切入)
2.1990村里母體檔，想知道20-29歲未婚女性，為什麼未婚？
自己找變項做解釋(例如，x1:高教人數 x2:未婚女性人數)
計算出母體中的x1和x2的相關係數(rho)。
接下來分成兩個子樣本：
a.簡單隨機抽一個N=200的樣本，用95%的信心水準做一個區間估計
b.從N=200的樣本中，抽N=200的樣本1000次(bootstrap)。
找出第2.5和第97.5percentile的數值。
3.比較a、b兩樣本的差別
: 第七週
1.1990和2000年普查檔
a.依照鄉鎮縣市去分，看看有沒有高齡化的趨勢。
說明一下在時空上，有什麼樣的差異。
b.比較一下1990和2000年普查檔，看看有沒有逃避婚姻的情況。
2.看看1990和2000年普查檔，社會上的婚姻是呈現同質性還是異質性。
(HINT:同質婚、異質婚請自行定義)
第八週
期中報告：1990和2000普查檔，關心一下「單親家庭」的情況
: 第九週
1.Duncan's SEI 45筆資料
變項x1:EDU
x2:RATING
X3:INCOME
a.建立Model 1 yi=a+b1x1+b2x2+ei
y =a'+b1'x1+e1
x2=a"+b1"x1+e2
e1=a'"+b1'"e2+e3
看看這些數字之間友什麼連結，並說明為什麼。
b.建立Model 2 把Model 中的x1和x2位置調換，看看結果有什麼異同。
c.用描述統計描述一下45個ei
2.人力資源調查檔1978和2006年5月兩個檔案
計算勞動力參與率，了解一下勞參率的變異，說明一下看到什麼樣的變化
: 第十週 分析單位為"鄉鎮市區"
1.1990和2000年普查檔 y:20-29歲單身女性
x1:城鄉差異(或都市化程度)可以用都會中心、次中心等等分類原則
x2:人口老化程度
x3:高教育的影響效果
分析一下20-29歲單身女性，和x1~x3的關係是什麼(HINT:多元迴歸)
2.x1是類別變項，
a.做ANOVA分析y
b.做Regression分析y
比較一下a,b的結果有何異同。
: 第十一週
該死的因素分析(40個變項)，在此就不贅述啦！
第十二週 (最後一次作業)
對象：15-64歲，1978和200年5月的人力資源調查檔。
兩年度都分成男性和女性樣本(共有四個樣本)
y:有無工作
x:決定有無工作的關鍵性因素
x1:edu x2:age x3:是否為戶長 x4:婚姻狀況
做logit迴歸並分析之。
呼~~~~作業還真多阿
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