嗯....以下是今天老师口述的部分 但是仍有些问题不懂 因此想请教大家 不过可能要有人懂得signa跟noise是什麽＠＠ 老师说： siganl可以看成是一笔资料的mean 也就是平均值 noise 可以看成是一笔资料的variance 也就是变异数 假设有两笔资料 其signa跟noise分别为 （signal A,noise A）（signal B,noise B） CASE1 假设两笔资料的变异数皆为0 则可以用signalA-signalB 来判断两笔资料的差异（或这是说偏移？） ==>这我认同，因为两笔资料的变异数皆为0 也就是例如： A：3 3 3 3 3 3 signal A＝3 noise A＝0 B：5 5 5 5 5 5 signal B＝5 noise B＝0 所以3-5 OR 5-3 表示了两笔资料的差异 用想像的很简单，但是想问问大大们，以统计的角度来讲这样是OK的吗？ 或者是有更严谨的讲法呢？ CASE2 假设两笔资料的变异数皆不为0 也还蛮大的 则除了signalA-signalB以外 还要除以其noise＠＠？ 没错没错 小的该死 因为这个关键的部分我居然给忘了QQ 後来找书觉得这应该是在讲T-test ＠＠ 看了看T-TEST 如果是两个样本比较 分母应该是：根号（noise A^2/n1 + noise B^2/n2）＝俗称的standard error 小弟在这里有两个问题 1.为什麽分母是：样本均数差之标准误差(standard error)？？ 2.为什麽做T-TEST时，要除以standard error？他的意义是？ （可能这两个问题是问同样一个问题＠＠） 以个人浅白的解释是能想像是：因为两个变异数都不为0 且还蛮大的 所以如果只是signal相减的话 会"不准" 是的 我只能体会到"不准"＠＠ 但是却想知道其真正的道理 请各位大大帮忙解惑了 最後一个问题是：如果撇开以上的T-TEST来说 老师说，也可以用两笔资料的 （between variance/within variance） ＝（signal A - signal B） / noise 呼呼 我真的搞混了QQ 有讲到between跟within不是ANOVA吗？ 怎麽又扯到ANOVA了呢＠＠ -- 对人有感情 所以择善固执 也所以顽冥不灵 对物有感情 所以知所取舍 也所以易役於物 对回忆有感情 所以有笑有泪 也所以魂萦牵梦 牵肠挂肚 --

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