統計檢定運用方法.7
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借用優勢比這個概念，觀察價格數據資料的多空變化，資料數據請參考下表一
假設有A、B兩組前後期間的日K棒，上漲(紅K)、下跌(黑K)的數量分別如上表一，A組上漲下跌的比例為11:34，比數為11/34=0.323、B組為6:64，比數為6/64=0.094，A組期間每一個上漲的個數是B組的3.44倍(0.323/0.094=3.44)，這個3.44稱為優勢比(Odds ratio , OR)，OR的公式 : ad/bc，進一步的用對數方式來處理可以化為 : L=ln(OR)=ln(a)+ln(d)-ln(b)-ln(c)，且實務上為避免有零值的出現，a、b、c、d四個數會給予連續校正，亦即四個數都自動添加0.5
因此以上表數值來看，L=ln(11)+ln(64)-ln(34)-ln(6)=1.239，而統計檢定量L的標準差可由下列公式計算，將數據帶入後可得標準差為0.55
所以L的95%信賴區間就是1.239加減1.96倍的0.55，也就是(0.161,2.317)，然後還原OR的原值，也就是將此對數再取自然對數的指數，OR的95%信賴區間為(1.175,10.145)，明顯的，信賴區間的下限值1.175超過0值，說明A組的上漲數擁有優勢
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Hi 大家好，我是Ethan😊
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曾經，我的保養程序簡單到只包括清潔和隨意上乳液
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。
當身為主管的你，碰到員工不符合你的期待時，你會怎麼做呢?
「我想當一個跟主流不同的主管，成為一個能帶給人力量的主管。雖然身為主管的我，有我的職責所在，需要指正下屬沒做好的地方，但我沒有想用削弱他人的力量來表達。」
謝謝丁榆精彩的敘事實踐故事，不僅活出了敘事的哲學觀，也把這份美好帶給身邊更多的人~
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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
們必須時時謹記，若要讓寫筆記變成一個可以長久實踐下去的習慣，我們必須讓這件事能簡單、方便的進行下去，千萬別讓完美主義阻斷了心流。
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
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2.型二錯誤