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作者 myty383 在 PTT [ Statistics ] 看板的留言(推文), 共83則

限定看板：Statistics

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Re: [問題] 關於型1錯誤與檢定的等號在虛無假設

[ Statistics ]15 留言, 推噓總分: 0

作者: rebe212296 - 發表於 2019/12/08 02:01(6年前)

6^F→myty383: sstat.nthu.edu.tw/~swcheng/Teaching/math2820/video/LN12/08 18:36

7^F→myty383: 04_0504/LN04_0504.html12/08 18:36

8^F→myty383: 前五分鐘，有使用保護的這個闡述清大鄭老師12/08 18:37

9^F→myty383: 1：50秒開始政策正式提到12/08 18:39

[問題] 最小平方法為何要先「平方」

[ Statistics ]42 留言, 推噓總分: +9

作者: azzc1031 - 發表於 2019/08/07 17:31(6年前)

7^F→myty383: 因為殘差和最小(不平方)等價於殘差和要是零，這個時候你08/07 19:48

8^F→myty383: 怎麼找殘差和最小？可以說是模型結構本身造成的，也可以08/07 19:48

9^F→myty383: 說是直接求殘差和最小會造成一些資訊喪失，個人淺見08/07 19:48

[問題] 充分統計量的定義以及我的疑問

[ Statistics ]122 留言, 推噓總分: +1

作者: jayfei2000 - 發表於 2018/10/19 09:08(7年前)

1^F→myty383: 黃老師在定義最前面就解釋了10/19 12:03

23^F→myty383: 估計的目標當然是母數，所以給定T=t 代表掌握了或者的得10/19 13:55

24^F→myty383: 知這一個統計量後，樣本的機率分佈，發現如果是充分統計10/19 13:55

25^F→myty383: 量，則母數會不見，那為何這樣代表沒有資訊了？，因為任10/19 13:55

26^F→myty383: 何有的資訊都要透過某種關係來掌握，現在我們根本無從得10/19 13:55

27^F→myty383: 知樣本分佈和母樹的任何關連了，原因就是因為，其實關於10/19 13:55

28^F→myty383: 母數的資訊完全在這個T裡面只要你有T的機率分佈就夠推測10/19 13:55

29^F→myty383: 母數了，那這個東西的分佈裡面有沒有母數呢？有，就是後10/19 13:55

30^F→myty383: 面那個機率10/19 13:55

34^F→myty383: 看來有人提醒您回覆產生文章的事情了，你之前貼的東西我10/19 14:34

35^F→myty383: 有看到了10/19 14:34

Re: [問題] 研究樣本比研究母體結果更精確？

[ Statistics ]38 留言, 推噓總分: 0

作者: evilove - 發表於 2018/10/15 02:21(7年前)

1^F→myty383: 取決於取得資訊的過程中是否會產生誤差10/15 03:22

2^F→myty383: 例如，早期電腦沒有那麼強大的年代，收集資訊就已經是很10/15 03:23

3^F→myty383: 難的事情，在加上人工整理資料，普查一定很容易產生誤差10/15 03:23

4^F→myty383: 但現在電腦普及後，如果有必要我相信可以設計的十分精準10/15 03:25

5^F→myty383: 的收集，加上確認資訊正確性的成本也許可以很低，所以可10/15 03:25

6^F→myty383: 能可以大大降低非抽樣誤差10/15 03:25

7^F→myty383: 非抽樣誤差是非常case by case 的問題，情境和細節改變基10/15 03:26

8^F→myty383: 本上差異就很大10/15 03:26

20^F→myty383: y大我只是舉某個例子，當然很多東西要真實面對問題才會知10/17 17:49

21^F→myty383: 道10/17 17:49

[問題] 研究樣本比研究母體結果更精確？

[ Statistics ]55 留言, 推噓總分: +1

作者: kiyounin - 發表於 2018/10/13 18:21(7年前)

3^F推myty383: 那個意思應該是“結果“更加精確，準確，大概是指你在測10/14 03:56

4^F→myty383: 量或是收集資訊的時候的誤差，而且他用通常，並不是絕對10/14 03:56

[程式] SPSS迴歸分析

[ Statistics ]26 留言, 推噓總分: +5

作者: sweetmimi - 發表於 2018/06/11 15:26(7年前)

4^F→myty383: 我看完覺得有2種可能06/11 19:26

5^F→myty383: 1.不同醫生和不同時期同時設定dummy06/11 19:26

6^F→myty383: 2.只設定不同時期的dummy06/11 19:29

7^F→myty383: 另外有一種我常使用的方式是Cluster 醫生的變數06/11 19:30

8^F→myty383: 也可以讓不同的醫生之間的差異不要影響研究結果06/11 19:31

12^F→myty383: 如果123個醫生有編號會好處理一點，不然就要自己設定06/11 22:14

13^F→myty383: 就是每一筆資料會有122個醫生的虛擬變數+3個時期變數06/11 22:15

14^F→myty383: 122個都是0代表第一個醫生一個1 121個0代表第二個之類的06/11 22:16

15^F→myty383: 如果有編號可以想辦法編成1~123就可以迴圈產生06/11 22:17

16^F→myty383: 沒有的話可能就要先給編號然後看你的資料特性改了06/11 22:18

17^F→myty383: 可能就要給看到資料的人才有辦法解決了06/11 22:18

[問題] 迴歸截距的標準誤

[ Statistics ]19 留言, 推噓總分: +4

作者: sapphireBOB - 發表於 2018/06/09 11:49(7年前)

2^F→myty383: 你的截距估計值也很大阿，感覺標準誤大很正常06/09 13:33

3^F→myty383: 我覺得問題是為何你的截距這麼大，這可能是你的Y和X們06/09 13:34

4^F→myty383: 單位之類的是不是有弄錯?或者是這樣放在解釋上會不會出現06/09 13:35

5^F→myty383: 詭異的現象06/09 13:35

7^F→myty383: 你把單位調一調就解決了06/09 14:53

8^F推myty383: 因為他要反應你都Y的大小阿，你的係數那麼小，截距不大的06/09 15:08

9^F→myty383: 畫，估出來的Y就遠遠小很多06/09 15:08

10^F→myty383: 你畫個散布圖，你就會發現因為他要把結距估計進去最好的06/09 15:09

11^F→myty383: 配適方法就是把你的截距放大06/09 15:09

13^F→myty383: 只是在試驗吧06/10 20:53

[程式] 有關Stata的門檻回歸指令錯誤

[ Statistics ]8 留言, 推噓總分: +1

作者: Ruchille - 發表於 2018/05/30 09:43(7年前)

1^F→myty383: 你的長興少一年阿05/30 10:07

2^F→myty383: 抱歉網路太慢後來顯示了05/30 10:09

3^F→myty383: 會不會是排序的原因？05/30 10:11

[問題] 請問這樣的XY散佈圖趨勢線該？

[ Statistics ]6 留言, 推噓總分: +1

作者: a671158 - 發表於 2018/05/22 21:20(7年前)

4^F推myty383: 財務通常要先從理論上fit05/23 09:18

5^F→myty383: polynomial可以先那些東西適合賽到你的模型裡，然後再嘗05/23 09:19

6^F→myty383: 試解釋05/23 09:19

[問題] 雙重期望值的第一層證明

[ Statistics ]2 留言, 推噓總分: +2

作者: yellow06 - 發表於 2018/03/26 23:43(7年前)

2^F推myty383: 因為x不同你的期望值就變了，等於決定於你的x03/27 11:57

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