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作者 zks6699 在 PTT [ Statistics ] 看板的留言(推文), 共17則

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[ Statistics ]24 留言, 推噓總分: +7

作者: nyannyannyan - 發表於 2020/01/01 17:23(6年前)

4^F推zks6699: 中央極限定理本身就足夠說明了，不需要slusky定理吧。一01/02 08:51

5^F→zks6699: 組隨機抽像的樣本，把這些樣本做標準化，會分配收斂到Z。01/02 08:51

6^F→zks6699: 標準化時，是直接用樣本平均數，跟樣本標準差。所以也不01/02 08:51

7^F→zks6699: 需要母體分配，也不需要近似T分配這些條件01/02 08:51

8^F推zks6699: 「( x bar - mu ) / ( sigma / sqrt(n) )」這個式子的分01/02 08:57

9^F→zks6699: 子豈不也可化約成0。這裡也不對，是分子分母都趨近0，所01/02 08:57

10^F→zks6699: 以才帶入極限的概念01/02 08:57

11^F推zks6699: 然後一開頭講T分配也錯，一開始就說母體分配未知，就沒01/02 09:03

12^F→zks6699: 有小樣本T分配，T分配是從常態母體抽樣的01/02 09:03

[ Statistics ]2 留言, 推噓總分: +1

作者: andrew43 - 發表於 2019/12/08 00:09(6年前)

1^F推zks6699: 建議去看黃文璋老師的網頁:黃家小館，裡面有很多統計概12/12 21:33

2^F→zks6699: 念的文章，可以解決你的疑惑12/12 21:33

[ Statistics ]5 留言, 推噓總分: +2

作者: s035280236 - 發表於 2019/12/08 20:10(6年前)

1^F推zks6699: 題目一開始就說a sample Xi...12/12 08:22

4^F推zks6699: 那句英文誰也看不懂吧，根本不合文法，你要不要拿去英文12/12 21:28

5^F→zks6699: 版問問，不要太在意爛題目了12/12 21:28

[ Statistics ]4 留言, 推噓總分: +3

作者: s035280236 - 發表於 2019/11/26 20:01(6年前)

2^F推zks6699: 你想的沒錯，但是要從第一題的條件機率開始，加上指數分11/29 09:25

3^F→zks6699: 配無記憶性11/29 09:25

4^F推zks6699: P(Tb>Ta)*P(Tb>Ta+TcⅠTa)=P(Tb>Ta)*P(Tb>Tc)11/29 12:01

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