作者查詢 / casella123
作者 casella123 在 PTT 全部看板的留言(推文), 共245則
限定看板:全部
4F→:cov=0 => 可能獨立也可能不獨立11/23 21:46
10F→:看太快.......><"11/24 00:51
6F→:增加樣本數11/23 00:47
10F→:相同吧!除非第一個非公正11/14 18:22
1F→:你可以比阿!變成比較>16的比例比。但重點是你的目的是10/18 14:51
2F→:什麼?>16的比例較高,並不表示整體比較好。舉一個極端10/18 14:53
3F→:例子A組>16有13% B組>16有10% 但A組剩下87%都幾乎是010/18 14:54
4F→:B組剩下的都是15,那你能說A組比較好嗎?10/18 14:55
5F→:所以說你如果想比較這兩組>16比例的高低,那你就應該10/18 14:56
6F→:採用兩獨立母體比例的檢定10/18 14:56
7F→:簡單來說,檢定統計量不能亂套.檢定兩群體比例有自己的10/19 23:20
8F→:檢定統計量.檢定統計量隨目的不同而不同.10/19 23:21
9F→:此題檢定比例差=\=檢定平均數差10/19 23:22
10F→:如果你要檢定兩群體>16的平均數差,那當然可以用t10/19 23:24
1F→:你可以比阿!變成比較>16的比例比。但重點是你的目的是10/18 14:51
2F→:什麼?>16的比例較高,並不表示整體比較好。舉一個極端10/18 14:53
3F→:例子A組>16有13% B組>16有10% 但A組剩下87%都幾乎是010/18 14:54
4F→:B組剩下的都是15,那你能說A組比較好嗎?10/18 14:55
5F→:所以說你如果想比較這兩組>16比例的高低,那你就應該10/18 14:56
6F→:採用兩獨立母體比例的檢定10/18 14:56
1F→:也許取適合的轉換!當為平衡且固定效果時,F影響不會太10/17 18:46
2F→:大。有興趣翻翻實驗設計的書,應該有更深入的探討10/17 18:46
1F→:恩!你的英文似乎有漏打............不負責任猜測10/17 18:29
2F→:作者想強調迴歸沒有因果的關係!如果X是因Y是果,基本10/17 18:30
3F→:上X跟e應該會有某種程度上的關連而非無關係,但是在迴10/17 18:32
4F→:歸時,模型假設X跟e是無關的10/17 18:32
1F→:{Y=0}={X=1,Z=2,Y=0}U{X=2,Z=1,Y=0}10/17 15:13
2F→:{Y=1}={X=1,Z=z>2,Y=1}U{X=x>2,Z=1,Y=1}10/17 15:15
1F→:年齡共三個類別嗎?如果是的話,虛擬變數設錯10/12 16:35
2F→:k個類別設(k-1)個虛擬變數10/12 16:35
7F→:虛擬變數(1,1)是多餘的,你該查查迴歸的書10/14 00:30
1F→:E{[Y-E(Y)][Z-E(Z)]'} "Covariance的定義" 少轉置10/11 18:37
2F→:沒事 看錯10/11 18:39
3F→:Cov(Y,Z)=a'Σb10/11 18:40
4F→:= a'[E(X)E(X')-E(X)E(X')]b 這是錯的10/11 18:40
5F→:X之間不會獨立10/11 18:41
6F→:所以(1)只要寫到Cov(Y,Z)=a'Σb就夠了10/11 18:43
7F→:至於(2)的話,完整應該從獨立的定義下手10/11 18:45