Lu Louise 前面的影片我沒看，不過就我所知，你可能理解錯了。並不是因為超幾何才有校正項，而是母體是有限母體還是無限母體來決定是否要母體校正。先說超幾何分配的定義，舉例來說一個袋子有5顆白球，3顆紅球，我「抽出不放回」抽取兩球，定義抽出兩球中有X顆白球表成功，這X就是隨機變數，注意的是在這裡是「有限母體」，因為我每抽出一顆球，我下一次抽到白球或紅球的機率勢必會改變。但假如今天袋子裡總共有10,000顆球，我先抽一顆，下一次抽到白紅球的機率變動非常非常小，此可將其視為「無限母體」（隱含的意義是每次抽樣都會獨立且同分配於母體分配），便可近似於二項分配，而當二項分配抽的球數n是大樣本時，可近似於常態分配。所以從上述還可知道，如果我抽取方式是「抽出放回」，如此一來，我每次抽樣的機率都會一模一樣，此時的母體便可看作「無限母體」。 而在這題中，我們並不知道母體的分配形式，但是他抽樣數n是大樣本，又根據中央極限定理，可以知道不管任意分配，當抽樣的n夠大時，樣本平均數的抽樣分配會趨近常態分配，故可標準化用z-score得出p-value。而你所問的校正項的原因是現在他的母體N只有1,000個，是「有限母體」，所以應該有一個母體校正項，原因就如我前面舉例的紅白球，我每抽一個會影響我下一次抽的機率。但是，實務上在「抽樣數/有限母體」(i.e. n/N)小於5%時，可視為無限母體，所以我認為此題其實可以不用校正項（因為樣本數/母體接近1），當然有校正會精確點。
讲得非常简明易懂，我看了太多类似的，都太学术，没有创新教法，赞一个。
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同學若想學習整套的 李柏堅老師所開設的 "統計學一"課程，可以選修我們UDEMY 課程 www.udemy.com/statistics-1/
當年統計學聽不懂的部分在老師的課程全懂了🤣
感谢老师，看了无数视频里讲的最好的。
謝謝老師！
感谢分享
如果是雙邊的那p的取值
耍大於負的小於正的，
也就是P的值要在它們之間
的範圍內才不被拒絕？！😅😂
請問喔 應該是寫 p< α 是接受Ho ? P>α 拒絕Ho
為何下面那題的Ha不是 m不等於3，而寫m
suuiiiiiiiiiiiii !!!! good tr
請問p值跟風險水準差在哪呢？
P值在假設檢定中是決定結論是否顯著的指標，而風險水準是在衡量經營風險的指標(以變異係數的觀念來想，波動愈大，風險愈大)
老師您好
請問一下有限母體較正因子N-n/N-1是如何推導出來的呢?
萬分感謝!
看這個內容
th-cam.com/video/9TVA1QqwpVo/w-d-xo.html
這個部分針對超幾何分配我到
但對一般的分配 X(nu, sigma)
能否證明X-bar的變數數是 (N-n/N-1)sigma^2呢?
謝謝!
請問p值是在哪一單元有教？
我也想知道，突然就冒出来一个p值
統計學的假設檢定
第一題有講跟沒講一樣
這個例子是否可以利用t分配來檢查呢？
洪裕傑 題目未說母體是否為常態分配，故無法用t分配來檢查。但母體為任意分配，且抽樣數為大樣本時根據中央極限定理可近似常態，故用此方法。
請問 在前面樣本比例的抽樣分配時
介紹大樣本是用常態分配，小樣本的有限母體才是超幾何分配
這邊為什麼需要多承校正項呢?
Lu Louise 前面的影片我沒看，不過就我所知，你可能理解錯了。並不是因為超幾何才有校正項，而是母體是有限母體還是無限母體來決定是否要母體校正。先說超幾何分配的定義，舉例來說一個袋子有5顆白球，3顆紅球，我「抽出不放回」抽取兩球，定義抽出兩球中有X顆白球表成功，這X就是隨機變數，注意的是在這裡是「有限母體」，因為我每抽出一顆球，我下一次抽到白球或紅球的機率勢必會改變。但假如今天袋子裡總共有10,000顆球，我先抽一顆，下一次抽到白紅球的機率變動非常非常小，此可將其視為「無限母體」（隱含的意義是每次抽樣都會獨立且同分配於母體分配），便可近似於二項分配，而當二項分配抽的球數n是大樣本時，可近似於常態分配。所以從上述還可知道，如果我抽取方式是「抽出放回」，如此一來，我每次抽樣的機率都會一模一樣，此時的母體便可看作「無限母體」。
而在這題中，我們並不知道母體的分配形式，但是他抽樣數n是大樣本，又根據中央極限定理，可以知道不管任意分配，當抽樣的n夠大時，樣本平均數的抽樣分配會趨近常態分配，故可標準化用z-score得出p-value。而你所問的校正項的原因是現在他的母體N只有1,000個，是「有限母體」，所以應該有一個母體校正項，原因就如我前面舉例的紅白球，我每抽一個會影響我下一次抽的機率。但是，實務上在「抽樣數/有限母體」(i.e. n/N)小於5%時，可視為無限母體，所以我認為此題其實可以不用校正項（因為樣本數/母體接近1），當然有校正會精確點。
3公斤以上參了砂石也沒話說嗎？！😅😂🤣🤣