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統計學

統計學. 楊志強 博士 cyang@tea.ntue.edu.tw http://tea.ntue.edu.tw/~cyang. 統計學簡介. Terms. 統計學( Statistics )的意義:在不確定的情況下,透過資料的蒐集、整理、陳示與分析,再加以解釋與推論,而獲得合理的研判或結論。 統計學的內容 敘述統計( Descriptive Statistics ):僅就統計資料本身特性的描述。 推論統計( Inferential Statistics ):根據樣本資料的分析結果,推論母體的特性。. 統計學的目的 使資料變得有意義 使不確定的問題有所依據

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Presentation Transcript


  1. 統計學 楊志強 博士 cyang@tea.ntue.edu.tw http://tea.ntue.edu.tw/~cyang

  2. 統計學簡介

  3. Terms • 統計學(Statistics)的意義:在不確定的情況下,透過資料的蒐集、整理、陳示與分析,再加以解釋與推論,而獲得合理的研判或結論。 • 統計學的內容 • 敘述統計(Descriptive Statistics):僅就統計資料本身特性的描述。 • 推論統計(Inferential Statistics):根據樣本資料的分析結果,推論母體的特性。

  4. 統計學的目的 • 使資料變得有意義 • 使不確定的問題有所依據 • 降低成本 • 預測

  5. 母體(Population):研究者所欲研究的全部對象所集合而成的集合。母體(Population):研究者所欲研究的全部對象所集合而成的集合。 • 有限母體(Finite Population) • 無限母體(Infinite Population) • 樣本(Sample):母體的部分集合。 • 母數/參數(Parameter):描述母群體特徵的量。 • 統計量(Statistic):描述樣本特徵的量。

  6. 統計資料的蒐集

  7. Terms • 變數(Variable):具有不同值的某一特徵的量。例:年齡、身高、體重。 • 資料型態 • 質的資料(Qualitative Data) : 例:性別、血型、國籍。 • 量的資料(Quantitative Data): • 間斷資料(Discrete Data):例:出席人數、汽車違規件數。 • 連續資料(Continuous Data):例:薪水、分數、身高。

  8. 量測尺度(Measurement Scale) • 名目/名義尺度(Nominal Scale) • 只有名義而無實質數值意義 • 無法做加減乘除等數學運算 • 例:性別、班別、校別 • 順序尺度(Ordinal Scale) • 可排序但無法運算 • 具名目尺度特性 • 例:名次、等第、尺寸(SML)

  9. 等距尺度(Interval Scale) • 「數目字」的資料 • 可加減,無法乘除 • 沒有絕對零點(absolute zero) • 具順序尺度特性 • 例:IQ、溫度、成績 • 比率尺度(Ratio Scale) • 可加減乘除;即兩數值的比值有意義 • 有絕對零點;0代表「就是沒有」 • 具等距尺度特性 • 例:長度、重量、年齡

  10. 資料的整理與陳示

  11. 質化資料 • 次數分配表(Frequency Distribution Table) • 長條圖(Bar Chart) • 橫條圖(Horizontal Bar Chart) • 縱條圖(Vertical Bar Chart) • 圓形圖(Pie Chart)

  12. 量化資料 • 次數分配表(Frequency Distribution Table) • 直方圖(Histogram) • 多邊形圖(Polygon) • 次數曲線(Frequency Curve) • 累積次數分配圖(Plot of Cumulative Frequency Distribution) • 點圖(Dot Plot) • 枝葉圖(Stem-and-Leaf Plot)

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