※ 引述《TOOYA (在草地等流星)》之铭言： : 我先提出两个例子 : tooya宣称:我这里有一个硬币 它掷出正面的机率是0.1 : case1: : 今天某甲拿了这枚硬币连续投掷100次 发现有99次都掷出正面 : 某甲是不是能够(有充分证据)"推论"tooya的宣称是假的?? 事实上，遇到这样的问题，做统计推论。 可以选择做 区间估计检定法 or 假设检定 当然就高中课程的部份，区间估计检定法是较合适的选择。 我把Tooya大的例子拿来借用一下lol <1>区间估计检定法 已知：n=100 , 掷出正面个数： 90（我改了这个数） , 取α＝0.05 则其掷出正面比例的信赖区间为：[ 0.9 ± 1.96*0.03 ] = [ 0.8412 , 0.9588] or [ 0.9 ± 2*0.03 ] 而在假设正确的条件下，其掷出正面的比例应为0.1 而观察发现，0.1不属於 [ 0.8412 , 0.9588]（即0.1不落在区间内） 表示，在Tooya大的宣称是正确的情况下，做出这个样本的可能性极低， 因此，我们可以利用资料拒绝Tooya大的宣称， 即：「有足够证据显示p=0.1是错误的」 P.S. 把正面个数改成90...纯粹是为了计算方便 P.S.2 至於做出这个样本的可能性揪～竟多低～就要去计算P-Value了，在此不赘述。 <2>假设检定 已知：已知：n=100 , 掷出正面个数： 90（我改了这个数） , 取α＝0.05 H0: P0 = 0.1 v.s H1: P0 ≠ 0.1 __________________ 检定统计量： Z = (P^ - P0) / √(P^ * (1-P^) / n ) → N (0,1) Rejection Rule : |Z| ＞ Z0.025 = 1.96 _____________ Z = (0.9 - 0.1) / √(0.9*0.1)/100 = 26.67 ＞ 1.96 结论：Reject H0 at α＝0.05 level ，表示有足够证据显示 P0 ≠ 0.1 算式打的有点简陋，末见怪lol 而Tooya大的<Case 2>就如同他所叙述的，若0.1落在做出的信赖区间， 则吾人没有足够证据能够说明这个宣称是错误的，只能不拒绝假设， 但不表示一定接受P=0.1这个假设(不拒绝跟接受是不一样的！) 一大清早的，如有谬误敬请指出，谢谢orz --

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