※ 引述《glasslands (剪刀)》之铭言： : ※ 引述《theoretical9 (理论)》之铭言： : : 请问两个有关统计的问题： : : 想得头很痛，拜托大家了！ : : 如果一个学校中，男生的平均体重是66公斤，标准差是9公斤； : : 女生的平均体重是55公斤，标准差是9公斤。 : : 假如我们把男生女生混在一起，这样一来，他们体重的标准差会是 : : 1.小於9公斤 : : 2.大概9公斤 : : 3.大於9公斤 : : 为什麽咧？？ : 大於9公斤 : 这可以用变异数的公式去看^^ : 两个母体合并後的变异数 等於两个变异数相加 所以是9^2+9^2 : 如果有相关 要加减一个共变异数Cov 最後标准差应该还是会大於九 : 不过这我没有严谨的推导 不好意思 我猜你的意思是 X denotes male; Y denotes female Var(X)=9^2 Var(Y)=9^2 Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)+2*Cov(X,Y) 但是在这边不是要算 Var(X+Y)，而是 sum (X_i-66)^2 -------------- = 9^2, i=1,...,n, n is # of male n sum (Y_j-55)^2 -------------- = 9^2, j=1,...,m, m is # of female m Then calculate sum (X_i-u)^2 + sum (Y_j-u)^2 66n+55m -----------------------------, where u=------- n+m n+m .... 解方程式吧。 有误请指正 : : 另外，如果我们调查美国74个城市的公共停车位，结果发现平均为20.8个， : : 标准差是14.6 : : 我们可以说车位数量的分配趋近於常态分布吗？为什麽？？ : : 先谢谢大家啦！！ : 不好意思 修正一下 要判断何不合乎常态分配 : 这样的条件可能不够喔 : 因为判断合於一个常态分配 要用比例去看 : 比如看看样本他在一个标准差内 是否大约是百分之68的数量 : 二 95 是个好方法。 : (一般这是用 无母数的配适度检定在算的) : 不过这个样本数大於30 所以可以说他"抽样分配"近似一个常态分配 : 这是中央极限定理喔 中央极限定理绝对不会提到 30 这个数字，这边也不适合用 CLT。 如果原po在修初统，用上面的经验法则配合 Chi-squared fitness test 就好了。 也可以参考下面的连结 http://en.wikipedia.org/wiki/Normality_test CLT 是讨论样本平均数的抽样分配，此处并非讨论样本平均数的抽样分配 ※ 编辑: Ajax3 来自: 164.107.209.179 (02/26 22:18)