※ 引述《tzujan》之铭言
: 刚刚请教了统计学的教授
: 原来三方都在话唬烂靠北唷
: 1. 对比不能只把其中单一选项拿出来比
: 这个板上已经讲过很多了
: A vs B 和 C vs B 不能直接AC拉出来比
: 2. 差距的差距的误差 和样本误差根本二回事
: 就是 (A - B) - ( C - B) 的统计误差
: 根本和样本的误差+-3%没关系
: 这个误差是另外一个公式算出来
: 而且要看RAW DATA
: 干你娘勒
: 三位民调专家
: 一个医科教授
: 一个会计教授
: 全部都在那话唬烂什么3% 6% +-3% +-1.5%
: 难怪全台湾的统计系教授都不想讲话
: 因为讲了一次得罪三组人马
: 而且讲了还显示三组人马统计都很烂
: 有没有三方的统计学都超级烂
: 还可以讨论那么久的八卦
只学过一些基础的机率统计，但我感觉这个题目就怪怪的：
首先，问卷第一题若选A就不可能选B
，第二题若选C就不可能选B，这两两是互斥的
并且，A和C互相不独立，两者是存在相关性的
最后，在第一题跟第二题中的B也应该是不同的，因为它depends on A, C。
整个思考一遍后，似乎大家把A, B, C当随机变量，但是这没办法清楚的定义问题。请问各位
统计大神怎么样定义问题会比较好？
我个人目前想法：
设母体是全台湾选民，母体对于柯侯配是否支持是一个随机变量X，母体对于侯柯配是否支持
是另一个随机变量Y
支持组合就+1，反过来支持对手就-1，两边都不支持就是0，因此：
X = +1, -1, 0，sample space是A, B, 弃票
Y = +1, -1, 0，sample space是C, B, 弃票
这样定义的话，第一题真实投柯侯比例为P(X = +1)，真实投赖萧比例为P(X = -1)
X期望值为E(X) = +1 P(1) -1 P(-1) = P(1) - P(-1)，是选民对柯侯配支持度的期望值，等
于1就是支持，等于-1表示不但反对还投给对手，等于0表示打平
同理，把X代换成Y可得到第二个问题
那E(X-Y) 应为柯侯配与侯柯配支持度差距的期望值
最后要检验是否存在显著差异，但我对检定没有很熟，以下是我想得到的适用检定：
因为是从同一个母体抽样得到的单一sample set，再对单一sample set做不同性质的观察，
使用paired t-test来检验两种组合的支持度差距是否存在显著差异。
若没有显著差距就表示误差范围内，依照合约侯柯配赢，若存在显著差异就是胜者赢。
以上，希望有统计大神可以对定义提出建议和指正，或是可以提出更清楚定义这个问题的方
法，帮忙厘清一下真相