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STST0_C31 2  母體 (population)  樣本 (sample)  例: The trial of flipping a coin  The weights of a baby  由 400 ceramic tiles 抽出 20 片測量強 度 3.1 母體與樣本.

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2 STST0_C31

3 2  母體 (population)  樣本 (sample)  例: The trial of flipping a coin  The weights of a baby  由 400 ceramic tiles 抽出 20 片測量強 度 3.1 母體與樣本

4 STST0_C33 3.2 Mean 平均數  定義 n 個數的平均數 = 總和除以 n (N 表示母體個數 ) Sample ←→ Population Statistics ←→ parameters

5 STST0_C34 總和是: 平均數是 Exp3.1 Find the mean of 18, 15, 12, 20, 19, 11, 14, 38, 18, and 17. Exp 3.2 十天中,貨運包裏的數量為: 110 , 112 , 120 , 128 , 115 , 150 , 151 , 91 , 88 , 162 。求此十天的日平均包裹量。 這十個數字的總和為 1227 ,因此平均數為 122.7 。

6 STST0_C35 此時 n = 5 ,樣本平均數為: 假設依據抽取的技術,這組資料可視為一個樣本,也就是 說這個樣本是具有代表性的,那麼我們可以推估說這四萬 個燈泡的平均使用壽命為 946 個小時。

7 STST0_C36 這三位球員的薪資總和應該是 $10,950,000 。 (1) 倘若其中一人的薪資是 $6,000,000 的話,那麼其他兩人 的薪資加起來應該是 10,950,000 - 6,000,000 = 4,950,000 。這是有可能發生的。 (2) 倘若其中兩人的薪資都是 $6,000,000 ,那這兩人的薪資 總和 $12,000,000 就已經超過 10,950,000 了,所以這個 情況是不可能發生的。

8 STST0_C37 此時 n = 6 ,平均數 = 57 ,總分為 6 (57) = 342 。 342 = 4 ‧ 72 + 54 ,最多能有四個學生的分 數超過 72 分。

9 STST0_C38 平均數特質 Mean is a measurement of the center of a set of data It always exits. It is always unique. 平均數的計算涵蓋資料中的每一筆數據。 比起其它位置統計量,平均數是可靠的 (reliable) 。 ( 在 估計、檢定、或決策上, reliability 是一基本要求 )

10 STST0_C39 (1) 正確的平均數 =291 (2) 錯誤的平均數是 =390 所以誤差是 390 - 291 = 99 。

11 STST0_C310 經過計算之後,平均數是 20 。 注意:光是說參加這次參觀活動的成員的平 均年齡是 20 歲,是很容易產生誤導的。

12 STST0_C311 3.3 加權平均數  回收物塑膠瓶每斤 1 元,保特瓶每斤 2 元,鐵罐 每斤 4 元,裝有此三類回收品的一袋子,總重 50 斤,可賣多少?平均每斤賣多少?  三類回收品平均價: 7/3 元  7/3 * 50  塑膠瓶 25 斤,保特瓶 15 元,鐵罐 10 斤  平均每斤賣 …

13 STST0_C312 The Weighted Mean  公式:  針對每個價格給予「相對重要性權數」,然後 計算「加權平均數」。  w i : 權數

14 STST0_C313 例: 求職棒前五名打擊者的平均打擊率 把打數當成權數,計算: 打擊者打擊率打擊次數 彭 政 閔彭 政 閔 0.392132 張 泰 山張 泰 山 0.351268 潘 武 雄潘 武 雄 0.350328 陳 冠 任陳 冠 任 0.342242 高 國 慶高 國 慶 0.333311

15 STST0_C314 加權平均數另一個用途  假設有 k 組資料  每組平均數分別為  每組的數據筆數分別為 n 1 、 n 2 、... 、及 n k  總平均 (grand mean) :

16 STST0_C315 此時,人數分別為 14 、 25 、 16 , 平均數分別為 76 、 83 、 89 。 帶入上列公式得,總平均為 82.96 ,或 83 。

17 STST0_C316  n 是奇數時, 中位數是位置在最中間的該筆資料的值  n 是偶數時, 中位數是位置在最中間的兩筆資料的平均數。 3.4 中位數

18 STST0_C317 將上列五個數依照大小排列: 14 、 17 、 17 、 20 、 22 中位數是 17 將這些數據依照大小順序排列,得 24 28 30 32 32 35 37 37 38 40 40 40 中位數是最中間兩個數的平均數,亦即 ( 35 + 37 ) / 2 = 36 。

19 STST0_C318 將上列資料排序之後,排在第五個的數值為平標準桿 中位數為「平標準桿」 Q: 如何計算平均數? 凡是可排序的資料都可得到中位數

20 STST0_C319 共有 30 筆資料,中位數在第 15.5 個位置上。 所以中位數就是 (53 + 54) / 2 = 53.5 。

21 STST0_C320 中位數特質 除了有重複值外,在中位數以上和以下有同樣多的資料。 It always exits. It is always unique. 需要排序來求中位數,所以較繁複。 比起平均數,中位數較不受極值 (extrem value) 的影響。 對於近對稱資料,中位數接近平均數;對於右偏資料,平均 數偏右。 一般資料,常用平均數來代表中心;至於偏態資料,以中位 數代表中心較適合。

22 STST0_C321  Quartiles, deciles, percentiles  Q 1 , Q 3 : 第一、三個四分位數 計算方式:  Q 1 是小於中位數的資料的中位數  Q 3 是大於中位數的資料的中位數 3.5 其它的分位數

23 STST0_C322 盒形圖  中位數、四分位數,以及最大值與最小值,可以 畫成盒形圖 (box plot) ,或盒鬚圖 (box-and- whisker plot) 。 最小值 Q 1 中位數 Q 3 最大值

24 STST0_C323 1. 最小值 35 ,最大值 81 。 2. 中位數在第 15.5 個位置上, Q 1 在第 8 個位置, Q 3 在第 46 個位置。 3. min=35, …………

25 STST0_C324 24 出現五次,次數最多。所以眾數為 24 。 眾數 mode 眾數是發生次數最多的數,或組 平標準桿出現四次,是為眾數。

26 STST0_C325 3.7 分組資料的描述  次數分配的平均數計算公式:  母體平均數的公式:

27 STST0_C326 次數分配表整理如右: 因此,依據上述公式,平 均數為 8645.0/110=78.59

28 STST0_C327 n / 2 = 55 ,所以我們必須從左右其中一端開始算 55 個。從最小值開始,前五個組別的累積次數為 51 , 因此,我們必須在第六組中繼續再數四個數。記得我 們假設第六組中的 39 筆資料,是在這組的組距中平 均分佈的,所以我們要從這組的下組界上再加上組距 10 當中的 4 / 39 ,亦即 中位數 =

29 STST0_C328 分組資料中位數  設中位數所在組別的下組界為 L ,次數為 f ,組距為 c , 而由 L 到中位數相差的個數為 j ,中位數的公式:

30 STST0_C329 從最大值開始,後三個組別的累積次數為 20 , 還要往下數 35 個。 中位數所在組的上組界為 89.5 ,

31 STST0_C330 3.8 數學公式補述:加總

32 STST0_C331 加總公式規則:


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