統計檢定方法運用.2
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價格數據可透過隨機性檢定方式，以判斷行情是否在盤整盤狀態。假若行情為盤整盤，前後價格應該偏向漲跌互見的形式；反之若為趨勢盤，則前後價格應該偏向漲、漲、漲與跌、跌、跌的連續形式。
統計方法如下 : 假設有一系列的觀察值X(1)、X(2)、...、X(n)，系列相關係數與統計檢定量定義如下
當樣本數超過30，則該統計檢定量近似於標準常態分配，反之樣本數未超過30則需要查表(如下)。若是統計檢定量超過臨界值，則拒絕虛無假設。其中虛無假設系列觀察值為不相關
例如有股價如下: 69.76、67.88、68.28、68.48、70.15、71.25、69.24、71.82、71.27、68.79、68.89、69.24、69.86、68.35、67.61、67.64、68.06、68.72、69.37、68.18、69.35、69.72、70.46、70.94、69.26、70.20，共計26筆時間序列數據，計算後統計檢定量為19.981/34.169=0.585，臨界值約為0.276，因此拒絕虛無假設，該序列相關性達顯著水準
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Hi 大家好，我是Ethan😊
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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。
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。
中秋便當來了～還記得上一篇幫大家統計的資料嗎？歷屆總統大選前，10月上漲機率85%、平均漲幅4.67%！
喜歡吃便當的都是老實人，數據做了，當然要用行動來驗證。
九月最後一週，做完統計後開始佈局中秋加菜行情，指數的部分沒什麼好說的，就是無腦做多，漲也買、跌也買，時間都有列，證明真的是看數據做
2020總統選票可以用數學統計證明蔡英文總統的817萬票並非真實,同樣的檢驗方法也可以證明2016年,蔡英文勝過朱立倫與宋楚瑜也是靠[作票]而得到.當年中選會的各縣市排序,大致是以蔡英文勝票由多到少排列(也是開票時大致所用的報票順序,旨在強調蔡英文是一路領先的),因此縱使各縣市排序按照中選會報表不變
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有些人經常會慨嘆，成年人的世界很複雜。要在大企業裡面求存，當中的人事、系統、流程，就只愈見複雜。無論你是在人資部門、專案管理、風管合規、資訊科技部門工作，也總有機會在會議或簡報中，介紹公司複雜的組織圖、流程圖或系統圖。處理複雜架構的時候，要兼顧展現與闡述，觀眾見樹也要見林，怎麼樣做才可以做好平衡呢？
統計學 吳迪
一、檢定步驟
1.設立H0:虛無假設 （希望拒絕的對象）
設立H1:對立假設 （希望接受的對象）
2.選定檢定統計量
3.決定顯著水準及拒絕域
4.計算檢定統計量
5.當落入拒絕域時，則拒絕H0，反之則拒絕H1
二
1.型一錯誤 afa= p (拒絕H0/H0為真)
2.型二錯誤
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二
1.型一錯誤 afa= p (拒絕H0/H0為真)
2.型二錯誤