※ 引述《stefanie (stefanie)》之铭言：
: 标题: [闲聊] 统计学
: 时间: Mon Nov 27 22:25:36 2023
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: 简单来说统计
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: 就是希望用相对小的样本去推估较大的母数
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: 假设我调查一千多个样本里面赖萧支持度是a% 侯康支持度是b% 柯盈配支持度是c%
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: 我可以说在百分之95的信心水准下
: a-3 <= 赖萧在母体中的支持度 <= a+3 单位为%
: (实际上应该是2.xx 只是就简化为3)
: 我口语化一点 假设a是30 那我样本中做出来是30
: 那以统计学的观点来看 母体中赖萧支持度有百分之95的机会落在27-33%之间
: 高于33%的机率为百分之2.5 而低于27%的机率也为百分之2.5
: (常态分配)
: 同理可证其他也是
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: 但问题来了
: 如果我用 a-b去做推估 请问误差变成多少
: 假设a=30 b=27
: 那a-b在母体中可能是多少 照所谓正负3%
: a最高有可能33最低可能27 b最高可能是30最低可能24
: -3 <= a-b <= 9 是这样子吗？ 先用逻辑来想就是不可能好吗
: 用95%的信心水准 代表a-b出现比-3小的机率为2.5% 但这要a的极端跟b的极端同时出现
: 这机率怎么可能是2.5%
: 正确的算法是 0<= a-b <= 6 这还是相同母体的状态下
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: 以目前我同份问卷 问侯柯跟赖萧支持度 另外一个问题柯侯跟赖萧支持度
: 假设侯科为a 柯侯为b 这已经是不同问题了 而样本同一群的状态下
: a跟b的变异数此时就不是3了 因为会回答柯侯跟侯柯是同批人的机率很大
: 而且什么叫做95％的信心水准 就是我抽出来30 那母体应该有95%的机会落在27-33之间
: 两个极端外机率各为2.5% 那个智障会相信刚好a的最低
: 跟b的最高同时出现这个信心程度是95%
其实这个解读是错的
正确的解读是
“多次抽样的情况下，约有95%的抽样结果，其正负两个标准差的信赖区间有包含
真值”
你问我这两个有什么差？我也不知道
但我以前老师说绝对不能这样解读
好像是因为p-hat跟p都是真值没有机率可言吧？
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: 妈的 会说出这种话的人统计学要重修了
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: 统计学基本分为三大块啦 机率 统计 回归 我回归差了一点点
: 但前面两大块以前随便考研究所都9字头的
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: 这几个什么博士的到底有没有唸书阿
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