統計檢定方法運用.1
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假設你有一串時間數列資料，資料時間長度可以是Tick、分鐘K，也可以是日K的等級，請問有甚麼方法可以評估是否為盤整盤 ?
這裡我借用常見的統計檢定方法 : 兩個母群體平均數的t檢定(假設變異數未知且不相等)，我的加工作法是把資料分為三等份，然後計算頭、尾資料的平均數、變異數，捨棄中段的資料，然後進行檢定，只要可以拒絕虛無假設，就可以隱含判定有趨勢發生，反之不拒絕虛無假設，則隱含目前是盤整盤
兩個母群體平均數的t檢定(假設變異數未知且不相等)計算流程
1. 目的 : 檢定兩個母群體平均數之間的差異，是否達到顯著
2. 限制 : a.若變異數已知，則應採用更強力的檢定方法、b.如果母體為常態分配或是兩個樣本數夠大，則此檢定方法為近似檢定方法、c.此法僅適用於檢定兩者間的均數是否相等 !
3. 計算兩個數據的樣本均數、樣本變異數
4. t檢定統計量與t分配的自由度(需自行四捨五入取至整數)，請參考下圖
1. 目的 : 檢定兩個母群體平均數之間的差異，是否達到顯著
2. 限制 : a.若變異數已知，則應採用更強力的檢定方法、b.如果母體為常態分配或是兩個樣本數夠大，則此檢定方法為近似檢定方法、c.此法僅適用於檢定兩者間的均數是否相等 !
3. 計算兩個數據的樣本均數、樣本變異數
4. t檢定統計量與t分配的自由度(需自行四捨五入取至整數)，請參考下圖
5. Multicharts、Excel VBA程式碼，請自行撰寫
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2-1 取得統計資料
統計學，指的就是搜集、整理、表現及分析資料的方法。
一般來說，當我們想要知道對於某件事，大眾的普遍想法時，我們可能會透過調查的方式，得到想要的答案。也就是說，我們可能透過問卷或者是電訪的方式，直接收集所要的母體資料。舉個例子來說，在總統選舉時，當侯選人舉辦政見發表會後，為了
終於要開始講統計檢定的實作部分了。因為是舉實例所以滿長的。
為了讓順序比較恰當，這篇比較晚發的文章被設定成假設檢定後的下一篇。
有學過統計的人都知道，所謂的平均有許多不同的定義，我們今天要來學習在金融財務當中常見的平均方法。
這些平均方式可能是用在績效的結果，也可能是用在分析財務報表。
這些統計有時候差之毫釐、失之千里，我們在理解不同的統計分析跟看其結果時，不可不慎。
本篇文章簡單介紹5種平均數
前面說明了所謂「假設檢定」的邏輯，也就是推論統計的基礎。但前面都還只是概念的階段，目前沒有真正進行任何的操作──還沒有提到推論統計的技術。
這篇其實有點像是一個過渡，是將前面的概念銜接到下一篇t分數之間的過程，也可以說是稍微解釋一下t檢定怎麼發展出來的。
選舉民調是預測選舉結果的重要工具。然而，如果我們不了解樣本和母體的概念，就很容易被民調結果誤導。
在本文中，我們將介紹樣本和母體的概念，以及它們對民調結果的影響。我們還將提供一些在閱讀民調報告時的注意事項。
接續上一篇，繼續來講如何從常態分布的機率進行假設檢定，進而推論母體的平均數吧！
這篇會提到否證的邏輯、魔法數字0.5以及統計檢定到底是什麼這三個主題。
當開啟試算表（EXCEL等）的累加（SUM）及離散度，標準差（STDEV）的運算功能後，逐一統計的累進報票式選票統計表就可以退休了，而且全國一萬七千多所的數據不待一所所列出，就可以用較小選區（例如嘉義市198所，宜蘭縣431所等）的統計過程證明統計結果都是正確的，尤其是將計算式列出（隱藏前面的
在上一篇文章解釋了常態分布怎麼幫助我們計算事件發生的機率，而更之前也看過了抽樣分布是如何形成常態分布的過程，現在就要利用這兩件事情來慢慢帶出什麼是統計學中的「假設檢定」了。
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