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作者 yuyuyuai 在 PTT [ Statistics ] 看板的留言(推文), 共104則
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1F→: 簡單來說,X跟Y獨立的話X的函數和Y的函數也會獨立07/04 09:06
5F推: Fisher exact test07/06 18:06
1F推: 有點辛普森悖論的感覺12/20 10:40
2F推: 很多0的話可以用zero-inflated的模型跑跑看 不是的話可10/17 12:34
3F→: 能要增加樣本數了10/17 12:34
7F推: 看不太懂上面那個做法 感覺很多東西沒說清楚09/03 14:41
10F推: 感覺可以用幾何分配+遞迴的方式解我想一下09/03 14:51
12F推: 原來原原文的解答就是這樣 沒注意到哈哈09/03 16:18
21F推: 中央極限定理不是Xbar的分布會趨近到常態(很多人會搞錯)07/20 13:28
22F→: 而是像y大所說的√n(Xbar-μ)會趨近到N(0,1)在n趨近 時07/20 13:30
23F→: 不然Xbar~N(μ, σ^2/√n)在n趨近無限的時候變異數那項07/20 13:32
24F→: 會趨近於007/20 13:32
25F→: 前面寫錯√n(Xbar-μ) 是趨近於N(0,σ^2)07/20 13:33
4F推: Student’s Theorem04/06 02:41
5F→: 先證明(n-1)S^2/σ^2的分配是自由度n-1的卡方分配,再04/06 02:45
6F→: 算期望值04/06 02:45
1F→: 有常態假設就能用t test了,或者樣本大一點直接z test03/17 18:21
2F→: 阿不過你知道樣本數嗎03/17 18:23
1F推: https://i.imgur.com/Nsxfr9q.jpg01/18 14:42
2F→: https://i.imgur.com/TLqsbdX.jpg01/18 14:42
3F→: 沒什麼慧根,只會這樣爆開01/18 14:42
4F→: 不知道有沒有算錯01/18 14:43
5F→: 阿發現上面有錯 囧01/18 15:04
6F→: https://i.imgur.com/hiDkg3q.jpg01/18 15:06
7F→: 不是CLT,是Slutsky Thm,跟前一篇一樣01/04 21:45
10F→: 懂不懂是一回事,總不能給錯的答案吧01/05 12:21
12F→: 呃 其實我是回一樓b大說的CLT 當然CLT跟Slutzky定理都01/06 00:37
13F→: 要用到01/06 00:37
14F→: 但母體變異數換成p(1-p)/n 這部分是用Slutzky定理而不01/06 00:39
15F→: 是CLT01/06 00:39