※ 引述《coke3516 (新闻台)》之铭言： : 各位好 小弟有两个统计学问题想请教各位 : 1. : 假设有两个常态分布的母体 如果其参数值越接近 我从两个母体各取出100个样本作检定 : 其虚无假设为两个样本来自相同的母体 则拒绝虚无假设的机率是否会比参数值差距越大 : 来得低 也就是参数值差距越大 其检定力是否会越好? : 因为我直觉上面想是会 不知道有没有相关理论能够说明或证明 只要你把 power 值的算式列出来就会发现这是对的， 不过你没有把前题写完整就是了。 此外，你还会发现，当虚无假设是母体真实的情况时 （例如 H0: 平均相同，且二群样本亦服从相同参数之分配）， 这个 power 就和 alpha 非常接近或相等，也通常是很小的。 只要检验方法是已知的，而power是可以估的，那应该很好证吧。 : 2. : 对於统计检定而言 是否样本的取样来源越正确和精确 其检定结果会越可靠和信赖? : 从直觉上面想也觉得是对的 与问题一一样 是否有理论能够说明这点 : 对於上述两个问题 主要是确认自己的想法没错之外 不知道有没有相关的理论能够 : 证明 因为必须要引用reference! : 感谢各位~! 我们所学到的统计方法都有其背後的条件和限制。 独立样本、母体分配、资料形态……都可能是背後的条件， 但我们往往先学会导出的公式。 若不与条件相符，自然可以合理怀疑得到的统计结果。 光是大家从小学到大的期望值点估计 (x1 + x2 + ... + xn) / n 而言， 但如果样本不是随机抽出，都可能让这个估计结果有问题。 我不是专家，你的问题也不是问得很精确，所以不能说更多， 只能说一些我的学习经验。 也或许你问的问题有点太大了。 如果题目更局限一点，可能比较容易找到特定资料供你参考。 -- http://apansharing.blogspot.com/ --

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