推 glasslands:謝謝^^ 不過位什麼不能用CLT 02/26 21:31
CLT 是討論樣本平均數的抽樣分配，此處並非討論樣本平均數的抽樣分配
※ 編輯: Ajax3 來自: 164.107.209.179 (02/26 22:18)
推 glasslands:嗯 我也只是附帶一提 02/27 00:20
※ 引述《glasslands (剪刀)》之銘言：
: ※ 引述《theoretical9 (理論)》之銘言：
: : 請問兩個有關統計的問題：
: : 想得頭很痛，拜託大家了！
: : 如果一個學校中，男生的平均體重是66公斤，標準差是9公斤；
: : 女生的平均體重是55公斤，標準差是9公斤。
: : 假如我們把男生女生混在一起，這樣一來，他們體重的標準差會是
: : 1.小於9公斤
: : 2.大概9公斤
: : 3.大於9公斤
: : 為什麼咧？？
: 大於9公斤
: 這可以用變異數的公式去看^^
: 兩個母體合併後的變異數 等於兩個變異數相加 所以是9^2+9^2
: 如果有相關 要加減一個共變異數Cov 最後標準差應該還是會大於九
: 不過這我沒有嚴謹的推導 不好意思
我猜你的意思是
X denotes male; Y denotes female
Var(X)=9^2
Var(Y)=9^2
Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)+2*Cov(X,Y)
但是在這邊不是要算 Var(X+Y)，而是
sum (X_i-66)^2
-------------- = 9^2, i=1,...,n, n is # of male
n
sum (Y_j-55)^2
-------------- = 9^2, j=1,...,m, m is # of female
m
Then calculate
sum (X_i-u)^2 + sum (Y_j-u)^2 66n+55m
-----------------------------, where u=-------
n+m n+m
.... 解方程式吧。
有誤請指正
: : 另外，如果我們調查美國74個城市的公共停車位，結果發現平均為20.8個，
: : 標準差是14.6
: : 我們可以說車位數量的分配趨近於常態分佈嗎？為什麼？？
: : 先謝謝大家啦！！
: 不好意思 修正一下 要判斷何不合乎常態分配
: 這樣的條件可能不夠喔
: 因為判斷合於一個常態分配 要用比例去看
: 比如看看樣本他在一個標準差內 是否大約是百分之68的數量
: 二 95
是個好方法。
: (一般這是用 無母數的配適度檢定在算的)
: 不過這個樣本數大於30 所以可以說他"抽樣分配"近似一個常態分配
: 這是中央極限定理喔
中央極限定理絕對不會提到 30 這個數字，這邊也不適合用 CLT。
如果原po在修初統，用上面的經驗法則配合 Chi-squared fitness test 就好了。
也可以參考下面的連結
http://en.wikipedia.org/wiki/Normality_test