統計檢定方法運用.5
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Durbin-Watson test，對模組的殘差項進行相關聯性檢定，常應用於迴歸分析以及需要限制殘差項要為獨立常態分配。不過我在應用上更關心價格資料是否有聚集在均線附近，若有則可以判定盤整盤，反之則有趨勢發生，相關統計檢定計算步驟詳列如下
- 以均線為例，首先計算出各筆價格與均線之間的殘差，並帶入檢定統計量，請參考下圖一
- 統計檢定量介於0~4之間，正相關、負相關檢定與對應的上界、下界，分別有六種關係，
正相關時候
如果d <= 下界 ，誤差項自我相關為正
如果d >= 上界 ，不拒絕，無自我相關
如果下界 < d < 上界 ，則檢定結果無法確認
負相關時候
如果(4 - d) <= 下界 ，誤差項自我相關為負
如果(4 - d) >= 上界，不拒絕，無自我相關
如果下界 < (4 - d) < 上界 ，則檢定結果無法確認
如果d <= 下界 ，誤差項自我相關為正
如果d >= 上界 ，不拒絕，無自我相關
如果下界 < d < 上界 ，則檢定結果無法確認
負相關時候
如果(4 - d) <= 下界 ，誤差項自我相關為負
如果(4 - d) >= 上界，不拒絕，無自我相關
如果下界 < (4 - d) < 上界 ，則檢定結果無法確認
3. 上界、下界請參考查表值，以下僅列舉一個變數、樣本數介於15~30之間、顯著水準為0.05的部分查表內容
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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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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