統計檢定方法運用.3
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承續前篇內容，另外使用第二種隨機性檢定方式，來判斷價格是否處於盤整盤，假若為盤整盤，價格應集中在均線位置附近或是前後相鄰的數值差異很小，數據計算方法如下
1. 假若有n個觀察值，x(1)、x(2)、...、x(n)
2. 在樣本數超過25時，統計檢定量如下圖1
3. 且統計檢定量會趨近於常態分配，其均數為0，但是變異數為如下圖2
4. 當樣本數不超過25時，統計檢定量如下圖3，且需要查表，如圖4
1. 假若有n個觀察值，x(1)、x(2)、...、x(n)
2. 在樣本數超過25時，統計檢定量如下圖1
3. 且統計檢定量會趨近於常態分配，其均數為0，但是變異數為如下圖2
4. 當樣本數不超過25時，統計檢定量如下圖3，且需要查表，如圖4
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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%！
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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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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