統計檢定方法運用.6
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Kolmogorov-Smirnov 適合度檢定，該方法為檢定樣本次數分配與某一特定母群體分配間的差異是否達到顯著性(一般用來檢定常態分配或是其他類型的連續性分配)。檢定統計量邏輯、計算流程、查表值請參考下列敘述
檢定統計量的概念很直覺，就是製作樣本的累績次數分配，say S(X)，並轉換為逐級函數；同時也製作出母體理論值的累積次數分配，say F(X)，然後定義兩累積次數分配之間最大的差異值為 : D=AbsValue(S(X)-F(X))，該D值就是檢定統計量，然後透過查表方式判斷D值是否超過臨界值，若超過則拒絕樣本來自特定母體的虛無假設。查表值請參考下圖二
Kolmogorov-Smirnov 適合度檢定的第二個運用在於兩個樣本之間的分配差異，是否有超過顯著性，可以用在多重標的選股的現貨市場，不過使用限制為樣本數要夠多，至少要超過15筆。統計檢定量的方式如上述雷同，分別製作兩個樣本的累積次數分配，並找出兩累積分配間的最大差異值，然後透過相同的查表值，只要超過臨界值，就可以拒絕兩樣本來自同分配的虛無假設
計算流程與範例請參考下圖一，注意，下列數據已事先經過大小排序
最大差值D=0.053，在顯著水準0.01下與20個樣本的臨界值為0.356
因此未能拒絕虛無假設，亦即兩者樣本可視為同一母群體
最大差值D=0.053，在顯著水準0.01下與20個樣本的臨界值為0.356
因此未能拒絕虛無假設，亦即兩者樣本可視為同一母群體
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其實實驗的結果每次還是會有一些差異。
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。
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。
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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。
前兩篇篩選機制針對篩選指標做完整的討論，這篇來針對權重計算來討論，權重計算的目的為何?另外有提到預擬資產管理規模，這個特殊方式似乎沒有在其他的高股息指數上看到，為何有此設計?最後討論此檔指數的優點與缺點，來探討看看。
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1.預擬資產管理做什麼用?
2.權重
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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！
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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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