→ chrisjon:修正一個地方Xbar~N(μ,σ/n^1/2)→N(μ,σ^2/n) 08/19 00:42
→ chrisjon:後面是放變異數，不是標準差，所以不用開根號 08/19 00:43
※ 編輯: DDark 來自: 59.116.161.36 (08/19 00:47)
※ 編輯: DDark 來自: 59.116.161.36 (08/19 01:04)
※ 引述《west1996 (焦了)》之銘言：
: ※ 引述《DDark (心)》之銘言：
: : 請問各位大大
: : 1.
: : 當母体變異數已知的情況下
: : 我們要去檢定母体的mean就是用Z檢定
: : 那為什麼
: : 在已知母体變異數的情況下
: : 為什麼我們不能用卡方檢定來檢定母体的mean
: : 跟卡方只能檢定母体變異數之間到底有什麼不同？
假設常態母体maean=μ,變異數為σ^2現在抽樣出了x1 x2...xn
Xbar=(x1+x2+...+xn)/n
理論上Xbar~N(μ,σ/n^1/2)
這個用Z檢定沒有問題
樣本的sample variance
Shat~卡方(σ^2, ??)
用卡方檢定也沒有問題
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我的疑問
如果Ho:μ=μ0
取卡方統計量
χ^2=(x1-μ0)^2/σ^2 +...+(xn-μ0)^2/σ^2
如果μ0並非為母体之mean，χ^2的值也會很大才是呀
為什麼不能用這樣去檢定母体的mean？？
: : 2.
: : 一個t分佈是由z分佈以及卡方分佈所組成
: : z=(X_bar-μ)/(σ/n^1/2)
: : χ^2=Σ(Xi-μ)^2/σ^2
: : 書上說z與χ^2二個分佈是獨立的
: : 但X1 X2...Xn決定了那麼X_bar不也就決定了嗎
: : 這樣怎麼還是會獨立呢？
: po完突然想到
: 或許不是你搞錯了 是書寫的不好
: 上面z的Xbar與卡方的Xi其實是不同的東西
: 你把他想成一個是X 一個是Y或許比較清楚
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