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作者 cravingtrue 在 PTT [ Statistics ] 看板的留言(推文), 共33則

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[問題] 假設檢定

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作者: hayatox0124 - 發表於 2009/11/29 21:39(16年前)

1^F→cravingtrue:如果兩個母體假設為常態分配，且變異數相同時，用Z11/29 21:45

2^F→cravingtrue:變異數不相同，用t，因為變異數用樣本變異數估計11/29 21:45

3^F→cravingtrue:但是變異數不同有兩種情況，假設兩母體變異數成比例11/29 21:46

4^F→cravingtrue:和不成比例的不同，使用上t分配的自由度會不同11/29 21:47

5^F→cravingtrue:變異數相同且已知用Z，變異數相同但未知還是用t11/29 21:48

19^F→cravingtrue:其實你的問題在casella那本數統第八章習題有討論11/30 23:47

[問題] 介紹蒙地卡羅模擬法的書

[ Statistics ]4 留言, 推噓總分: +2

作者: kevinlovepo - 發表於 2009/10/28 17:37(16年前)

2^F→cravingtrue:Casella有出一本，不過蠻厚的10/28 19:04

[問題] S-plus軟體的取得

[ Statistics ]4 留言, 推噓總分: 0

作者: r810285 - 發表於 2009/10/22 21:21(16年前)

1^F→cravingtrue:我記的R和S-plus使用上幾乎一樣，有聽過R是S的改版10/23 21:00

[問題] R語言使用image指令畫圖的問題??

[ Statistics ]2 留言, 推噓總分: 0

作者: ponybaby - 發表於 2009/09/12 20:06(16年前)

1^F→cravingtrue:下載fields package 然後用image.plot即可。09/13 00:00

[問題] 多維常態~~

[ Statistics ]6 留言, 推噓總分: +1

作者: ian - 發表於 2009/09/03 15:30(16年前)

4^F→cravingtrue:R可以跑。在Learnbayes packages有。09/03 20:41

[問題] R 有關最大概似估計

[ Statistics ]1 留言, 推噓總分: 0

作者: poiuyfly - 發表於 2009/08/22 13:33(16年前)

1^F→cravingtrue:之前做是利用nlminb去解，利用解極值的函數就可以了08/22 17:29

[問題] R 產生新變項

[ Statistics ]7 留言, 推噓總分: 0

作者: wlsherica - 發表於 2009/04/15 11:26(16年前)

1^F→cravingtrue:令d為資料變數，control=sample(d,50)04/15 12:35

2^F→cravingtrue:d[control]，d[-control]，這樣可以分出兩群04/15 12:35

[問題] R裡的整除?

[ Statistics ]2 留言, 推噓總分: 0

作者: Sovanna - 發表於 2009/03/20 16:41(17年前)

2^F→cravingtrue:if(a%%b = = 0)03/20 18:01

[問題] 有關樣本變異數

[ Statistics ]7 留言, 推噓總分: +1

作者: daansh - 發表於 2008/01/23 23:20(18年前)

1^F推cravingtrue:你要用location invariate statistic proper01/23 23:54

2^F→cravingtrue:可證得Sn^2是個ancillary statistic01/23 23:55

3^F→cravingtrue:修正是location invariate statistic property01/23 23:56

6^F→cravingtrue:用s(x+a)=s(x),就是原來的x用x+a帶,你的統計量不會變01/24 14:04

7^F→cravingtrue:就滿足這個property01/24 14:05

[問題] 拜託救我 ..中央極限定理

[ Statistics ]10 留言, 推噓總分: +3

作者: SiMangChing - 發表於 2008/01/22 15:52(18年前)

1^F推cravingtrue:中央極限定理是假設在不知道原來樣本的分配下01/22 16:32

2^F→cravingtrue:但是你知道這組隨機樣本的平均數和變異數下使用01/22 16:32

3^F→cravingtrue:檢定的話...書中都是從假設常態分配下去推導01/22 16:33

4^F→cravingtrue:對於平均數檢定和變異數檢定你背的都是常態下推得的01/22 16:34

5^F→cravingtrue:所以當你有一組隨機樣本(n>30)但你不知道母體分配是否01/22 16:35

6^F→cravingtrue:是常態,但是你可以用中央極限定理去近似常態,再用之前01/22 16:36

7^F→cravingtrue:假設常態下的統計方法去處理你的問題01/22 16:36

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