--- title: 'Book_Statistic2ML_Chapter4' disqus: hackmd --- [讀者天地 - 機器學習的統計基礎](https://hackmd.io/@TommyHuang/book_statistics2ML) > [name=黃志勝 Chih-Sheng (Tommy) Huang] * [作者Medium Blog](https://chih-sheng-huang821.medium.com/) 本書「機器學習的統計基礎」出版社為旗標科技股份有限公司 **此份筆記為[讀者天地 - 機器學習的統計基礎](https://hackmd.io/@TommyHuang/book_statistics2ML)用來作為書本內容修正紀錄** --- [TOC] # 第 4 章 機器學習常用的統計學(二) ## 4.1 母體與樣本估計 ### 4.1.1 樣本統計量 (Statistic) 與 抽樣分布 (Sampling distribution) ### 4.1.2 樣本平均數的期望值E(X) 等於母體平均數μ ### 4.1.3 樣本變異數的期望值E($S^2$) 等於母體變異數$σ^2$ ### 4.1.4 小結 ## 4.2 信賴區間 ### 4.2.1 信賴區間與顯著水準、信心水準的關係 ## 4.3 母體為常態分布的區間估計 ### 4.3.1 常態分布的特性 ### 4.3.2 將常態分布標準化: z-score P4-12: <br> 圖4.4 90%、95%、99% 機率對應的 z-score -2.58那邊打成2.58,應修正成-2.58 ![](https://i.imgur.com/ETCHc6a.png) ### 4.3.3 標準常態分布μ 值的區間估計 ### 4.3.4 每次抽樣都有不同的信賴區間 ### 4.3.5 信賴區間的用途 ## 4.4 自由度 (Degree of Freedom) ## 4.5 t-分布 (t-distribution) ### 4.5.1 t 值 (t-score) :母體為常態,但σ 未知的情況 ### 4.5.2 t 值與 z 值的關係 ### 4.5.3 t-分布:隨機變數 t 的機率分布 ## 4.6 抽樣數的選擇 ### 4.6.1 母體數有無限個的情況 ### 4.6.2 有限母體數的修正 P4-25: ![](https://hackmd.io/_uploads/HJSvzgkFh.png) ## 4.7 假設檢定 ### 4.7.1 假設檢定的預備知識 ### 4.7.2 虛無假設、對立假設 ### 4.7.3 檢定虛無假設成立的機率 P4-36: - 「如果拒絕H0的區域是位於常態分佈的左側 (圖4-1<font color=red>1</font>)」修改成「如果拒絕H0的區域是位於常態分佈的左側 (圖4-1<font color=red>2</font>)」 - 「如果拒絕H0的區域落在左右兩側(圖4-1<font color=red>2</font>)」修改成「如果拒絕H0的區域是位於常態分佈的左側 (圖4-1<font color=red>3</font>)」 ### 4.7.4 計算橫軸上的$t_0$ 值 ### 4.7.5 計算p 值 P4-39 ![](https://i.imgur.com/M7CTgJw.png) *修改後的結果*<br> ![](https://i.imgur.com/bCQIjce.png) ###### tags: `Book_Statistic2ML`