※ 引述《[email protected] (不務正業的老怪物)》之銘言： : ※ 引述《[email protected] (四年可以畢業嗎)》之銘言： : : 以上，是我最近這幾天翻了一些書所得到的結果，所以應該只有KS可以符合我的需求 : 本來不同指標就不能奢求適用所有情況和目的. : 資料數小, 當然不適用需做分組的卡方或相異指數. : 話說回來, 只是比較所謂 "樣本分布" 與 "群體分布" 的 : 差距來論 "取樣方式的好壞",是否合適? 從你最初的問題, : 看不出是要比較 "取樣方式"; 而從這篇的敘述,也看不出 : 你的問題是否如你所述比較所謂 "樣本" 與 "群體" 的分 : 布差異即可. : : 但是我要怎麼定義 P(取樣的分佈是f|H0 is false) 的情況呢？ : 不知你在做甚麼, 無法回答. 假設母體是以某種f分佈所產生的數值，可用 random generator 產生一組例子為： 1.5, 3.5, 4.5, 5.5, 5.7, 6.5, 6.8, 7.3, 7.9, 9.1 (共10組) 現在假設有某種取樣方法A：取得的樣本為： 1.5, 5.7, 6.8, 7.3, 9.1 (共五組) 現在假設有某種取樣方法B：取得的樣本為： 9.1, 7.9, 7.3, 6.8, 6.5 (共五組) 因為取樣方法B取得的樣本都是偏向6.5以上 而取樣方法A取得的樣本分佈比較接近母體 所以 結論 是 取樣方法A 好於 取樣方法B 我想要定義一種index (介於0~1)，可以藉由index的大小，來決定方法的好與壞.. 這就是我的問題了 -- 一個普通的朋友不知道你父母的姓氏。 一個真正的朋友有他們的電話在通訊錄上。 --

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