課程介紹課程目標: 學習時間序列整理及分析的方法計算工具：本課程使用 EXCEL, SAS/EG

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Stat_chi21 類別資料 (Categorical data) 一種質性資料, 其觀察值可歸類於數個不相交的項目內，例 : 性別, 滿意度, …, 一般以各項的統計次數表現. 分析此種資料，通常用卡方檢定類別資料分析卡方檢定卡方檢定基本理論一個含有 k 項的試驗，設 p i.

消費者物價指數反映生活成本。當消費者物價指數上升時，一般家庭需要花費更多的金錢才能維持相同的生活水準。經濟學家用物價膨脹（inflation）來描述一般物價持續上升的現象，而物價膨脹率（inflation rate）為物價水準的變動百分比。

Section 2.3 Least-Squares Regression 最小平方迴歸

STAT0_sampling Random Sampling  母體： Finite population & Infinity population  由一大小為 N 的有限母體中抽出一樣本數為 n 的樣本，若每一樣本被抽出的機率是一樣的，這樣本稱為隨機樣本 (random sample)

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STAT0_corr1 二變數的相關性  變數之間的關係是統計研究上的一大目標  討論二分類變數的相關性，以列聯表來表示  討論二連續隨機變數時，可以作 x-y 散佈圖觀察它們的關係強度  以相關係數來代表二者關係的強度.

Section 2.2 Correlation 相關係數. 散佈圖 1 散佈圖 2 散佈圖的盲點兩座標軸的刻度不同，散佈圖的外觀呈現的相聯性強度，會有不同的感受。散佈圖 2 相聯性看起來比散佈圖 1 來得強。以統計數字相關係數做為客觀標準。

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2009fallStat_samplec.i.1 Chap10 Sampling distribution (review) 樣本必須是隨機樣本 (random sample) ，才能代表母體 Sample mean 是一隨機變數，隨著每一次抽出來的樣本值不同，它的值也不同，但會有規律性為了要知道估計的精確性，必需要知道樣本平均數.

預測 1 假設正常系統過去 ==> 未來因為隨機變異以致預測很難達到完美群體的預測比個別預測更為精確預測的正確性隨時間延長而降低我看到你這學期會得到一個 A. 各種預測技巧的共同特徵.

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CH 15- 元件可靠度之驗證  驗證方法  指數模式之可靠度驗證  韋式模式之可靠度驗證  對數常態模式之可靠度驗證  失效數為零時之可靠度估算  各種失效模式之應用.

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變異數分析迴歸分析因素分析區別分析集區分析

Section 4.2 Probability Models 機率模式. 由實驗看機率實驗前先列出所有可能的實驗結果。 – 擲銅板：正面或反面。 – 擲骰子： 1~6 點。 – 擲骰子兩顆： (1,1),(1,2),(1,3),… 等 36 種。決定每一個可能的實驗結果發生機率。 – 實驗後所有的實驗結果整理得到。

演算法 8-1 最大數及最小數找法 8-2 排序 8-3 二元搜尋法.

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845: Gas Station Numbers ★★★ 題組： Problem Set Archive with Online Judge 題號： 845: Gas Station Numbers. 解題者：張維珊解題日期： 2006 年 2 月題意：將輸入的數字，經過重新排列組合或旋轉數字，得到比原先的數字大，

Structural Equation Modeling Chapter 6 CFA 根據每個因素有多重指標，以減少測量誤差並可建立問卷的構念效度驗證性因素分析.

描述統計描述統計(Descriptive Statistics)-將蒐集到的資料加以整理和記錄,並以數字和統計圖表的方式來分析及解釋資料所具有的特性. 基本統計值(平均數,中位數,標準差,變異量….) 相關性測量(卡方,相關係數,迴歸…)

Unit 3 ：變異數分析 --ANOVA 3.1 範例說明行銷研究方面， One-Way ANOVA 可用以研擬市場區隔及目標選擇策略。教育研究方面，此一模式可用以評估教師之教學績效。農業研究方面，此一模式則可用以挑選使玉米收穫量極大化的肥料。

時間序列 Chap7 1 Chap 7 Decomposition method 4 components : Trend (TR t ) ：長期向上或向下的移動趨勢 Seasonal variation (SN t ) ：以年為基礎的變動原型 Cycle (CL t ) ：在 2 到 10 年中向上或向下的改變.

課程介紹課程目標: 學習時間序列整理及分析的方法計算工具：本課程使用 EXCEL, SAS/EG

Probability Distribution 機率分配汪群超 12/12. 目的：產生具均等分配的數值 (Data) ，並以『直方圖』的功能計算出數值在不同範圍內出現的頻率，及繪製數值的分配圖，以反應出該機率分配的特性。

Chapter 7 Sampling Distribution

第十二章變異數分析 12.1 單因子變異數分析 1-way ANOVA Subject : 比較三組以上的母體平均數 k 組資料，母體平均數為 μ 1, …, μ i, …, μ k Data : k 組資料，樣本數為 n 1,…, n k. x ij --- 第 i 組的第 j 個觀察值 N =

Structural Equation Modeling Chapter 8 潛伏變數路徑分析＝完全 SEM 潛伏變數路徑分析.

連續隨機變數連續變數：時間、分數、重量、……

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Chapter 12 Estimation 統計估計. Inferential statistics Parametric statistics 母數統計 ( 母體為常態或大樣本 ) 假設檢定 hypothesis testing  對有關母體參數的假設，利用樣本資料，決定接受或不接受該假設的方法.

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1 Chap. 7 Response of First-Order RL and RC Circuits Contents 7.1 The Natural Response of an RL Circuit 7.2 The Natural Response of an RC Circuit 7.3 The.

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課程介紹課程目標: 學習時間序列整理及分析的方法計算工具：本課程使用 EXCEL, SAS/EG 上課方式：一、二節講課，第三節在電腦室實作 Text：Forcasting, Time Series, and Regression. 4 ed, by Bowerman, O’Connell, Koehler 網頁：www1.emath.pu.edu.tw/tfchen (or e-learning) 成績考核：作業+報告40%，期中考30%，期末考30%

1.1 Forecasting & Data 資料型式 Cross-sectional data 本月各項營收 Time series data (longitudinal data) IBM 今年每交易日的股價記錄公司今年每週營收本課程重點在分析 time series data

1.1 Forecasting & Data Examples for time series data： Forecasts -- 1.marketing：全球油價 2.finance：某一支股價的變化 3.personnel management 4.production 5.process control 6.水文資料 7.實驗訊號 Forecasts -- Forecasting --

Time series 何謂時間序列？分析目的按時間 (chronologically) 依序記載的一組觀察組，可以是離散型，也可以是連續型資料，時間間隔通常是固定的。（時間：年、季、月、日、時…等） a sequence of observations ordered by a time parameter 分析目的 1.解釋現象、2.預測、3.品質控制、4.明瞭因果關係 (causal mechanism)

時序模式之成因 --- TSCI The components of a time series are Trend Cycle Seasonal variations Irregular fluctuations 時序資料通常含有上列一個或是多個成因，要如何將它們分解出來？

Trend 長期走勢 Trend(T)長期走勢資料長期向上或向下持續性的移動如：公司銷售量，人口變化，GNP

Cycle Cycle(C)循環發生在2～10年或更長時期，資料原型中上下的變化如：business cycle (GNP)、景氣、地震

Seasonal Variation Seasonal Variation(S)季節變化在一年的時段內，資料本身有一變化的原型，然後每年重複地循環此原型出現，週期為4，12，… 如：氣候、用電量、冰淇淋，電暖氣的銷售量

Irregular fluctuations Irregular fluctuations (I)不規則震盪時序中無可規範的不穩定移動，其產生因素不定，如：股價變化通常一時序資料可能含有一個或一個以上的成因，作圖是分辨成因存在性的好方法若一時序資料不含任何走勢成因，稱此資料是平穩的 (stationary）

1.2 預測的方法（預測分為短期,中期,長期） 1.定性方法(Qualitative method) 以經驗、判斷及專家的意見做預測(通常用於中、長期預測) 2.定量方法(Quantitative method) 使用過去資料,配適一數學模式,然後以估計得的方程式預測未來(通常用於短期預測) 註：時間序列分析屬於定量方法

時間序列模式單變數預測模式描述某依變數隨時間變化的模式，例：某一支股價的變化因果預測模式 (causal forecasting) 以其他變數(independent var.)的變化解釋研究變數(dependent var.)的變化例：全球油價對股價的影響

使用定量方法之優缺點 1、客觀性：一旦選出自變數,按預測模式作預估 2、精確度之可測性 3、省時：一旦模式建立,可立即套用優點 1、客觀性：一旦選出自變數,按預測模式作預估 2、精確度之可測性 3、省時：一旦模式建立,可立即套用 4、達成點估計及區間估計缺點無法掌握長期變化，需隨時修正，宜做短期、中期預測。如：1980-1989之油價模式對1990油價的預測不準,因沒料到有克威特戰爭

1.2 預測準確度(accuracy)之量測若，則此預測擁有 random forecast error Sample:Y1…Yn Yt ：在時間t之真實值：在時間t之預測值定義：時間t 的forecast error (有正負別) 若，則此預測擁有 random forecast error

誤差量測值對整體模式而言如何測量error？ The mean absolute error MAD= The mean square error MSE= The root mean square error (std. error) RMSE= The mean of the absolute percentage error(相對誤差) MAPE=

誤差測值的使用何時使用？：比較數個模式，原則上誤差越小，模式越佳，誤差（MSE）之大小可做為選擇模式之依據使用那一測值？：如果誤差的分布是接近常態（未出現特大的誤差絕對值）通常使用MSE或 RMSE，如果誤差中有多個特大值時，使用MAD

分析步驟 1. 決定研究主要目標，指定變數、週期(月,季,年)，預測的期限(短、中、長)，是否考慮因果關係 2. 決定資料來源 3. 收集資料 4. 作圖，檢查趨勢，決定適當模式型式 5. 估計模式 6. 評估模式，選一最佳模式 7. 由預測評估模式 8. 以信賴界線作預測 9. 追蹤模式，隨時更正，再評估