→ Dagee:結果連續只有出一題.害我念個半死 >.<"削 推 218.175.28.28 11/05
→ coldwind:是阿..... 但是老師幾乎都考第五章..... 推 61.223.137.89 11/07
0.0 恍神
發現其實Ch.6觀念比Ch.5簡單懂
只是我定積分會一直算錯
我實在是受夠貝氏定理了 -.-
我竟然盯著她整整15分鐘
才看出來她是連用兩次機率乘法法則..... -.-|||
在定義 6-4-1的間斷隨機變數的變異數( variance of a discrete random variable )
那個很難懂的 V(X)=E[(X-E(X))^2] ="sigma"(x-E(X))^2*f(x)
也就是 "X減期望值的平方 的期望值 "
昨天佳蓉抓不太到那解釋的感覺 我雖然大概知道 卻說不上來
好了 折騰一整夜 終於知道怎麼回事了
關鍵在 p.128 最上面兩行：
"期望值有時也稱為平均值(mean)" 因為 事實上期望值可視為
當隨機試驗大量重複執行後 所有試驗結果的平均值"
換句話說 E(X)相當於 母群體資料的平均值 >< 也就是 "sigma^2"
結果老師並沒有講到
(雖然說這應該是基本觀念啦 但是我一直到半夜三點看到這兩行才完全懂)
也就是說 一般在算母群體變異數 是： S^2="sigma" (x-"mu")^2/n
而間斷隨機變數的變異數 是： V(X)="sigma" (x-E(X))^2*f(x)
在這裡 把"mu"跟E(X)想做是類似的東西 就容易背了
當然定義上還是有點不同 可是只是分屬 敘述統計 跟 推論統計
兩個領域
而在算間斷隨機變數的變異數時 之所以沒有除以分母 n
是因為每個 (x-E(X))^2 在乘以 f(x) 時
已經同時乘入她的事件E發生次數 (分子) 又同時除以所有事件總和 (分母)
已經先除過 n 了 就是單個事件機率的分母！
>< 想很久原來是這樣 我想我真的有點笨
不過總算融會貫通了 但是我卻還沒做任何一題習題...... -.-|||
只是單純不爽唸這麼久才懂 上來發洩一下 :P
繼續唸統計去~~~
p.s : 像那些 sigma mu X-bar
-.-" 我實在不知道怎麼打出來ㄝ.......
有人會嗎？ 教我吧........
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我 寫 我 的 . . . . . .
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