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不偏變異數的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦高橋信,鄉和貴寫的 文組都會的簡明統計學 和石井俊全的 統計學關鍵字典都 可以從中找到所需的評價。

另外網站變異成份選項 - IBM也說明:變異成份選項 · MINQUE (最小標準二次不偏估計值) 所產生的估計值,在固定效應方面是不會隨意變動的。 · ANOVA (變異數分析) 會使用類型I 或類型III 平方和,為每個效應項 ...

這兩本書分別來自楓葉社文化 和楓葉社文化所出版 。

國立高雄科技大學 機械工程系 許兆民所指導 龔啟良的 機車傳動零件尺寸設計及熱處理參數最佳化 (2018),提出不偏變異數關鍵因素是什麼,來自於有限元素法、田口法、熱處理變形、高週波淬火、滲碳防止。

最後網站為何樣本變異數的分母要除n-1則補充:為何樣本變異數的分母要除 n-1. 在統計上一個好的估計量(estimator) 常被要求具有 不偏性(unbiasedness)、 一致性(consistency)、 充分性(sufficiency) 等性質。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了不偏變異數,大家也想知道這些:

文組都會的簡明統計學

為了解決不偏變異數的問題,作者高橋信,鄉和貴 這樣論述:

難倒大多數人的統計學,終於推出文組專用「翻譯書」! 就由擅長將「希臘符號」翻譯成「人話」的老師, 不必與數學公式纏鬥,也能一點就通!   近年來,隨著大數據、廣告投放、後端程式語言等逐漸形成產業趨勢,「統計學」也開始蔚為顯學。   可是,對於大部分的文組人來說,光看到數字就想退避三舍;若再提到「統計學」三個字,可能就立刻破門竄逃了吧?   「雖然想試著翻入門書,但只要瞄到像間諜暗號的公式後,就反射性地把書閤起來了。」   「聽說統計學很熱門,可是具體來說,究竟能實際應用在哪些地方呢?」   「學會數據分析和統計,是不是就能幫我分析股票,順利賺大錢?」   所有關於統計學的基礎提問,

就讓擁有多家企業與大學舉辦講座經驗的專家──高橋信老師,與腦洞開很大的文組學生──鄉和貴,透過問答的形式,帶領各位一步步熟悉統計學的世界吧!   ◆第1天:歡迎來到統計學的世界   相信對大部分人來說,數學絕對排得上學生時代前三名的噩夢科目。   奠基在數學之上的統計學,豈不就是更為棘手的惡魔存在?   課程最初,讓我們先打破心理阻礙,首先弄清楚統計學究竟是一門什麼樣的學問。   認識統計學的用途,建立目標,我們才能保持清晰的腦袋實踐學習計畫。   ◆第2天:千萬別被「模擬調查」牽著鼻子走   在資訊爆炸的時代,五花八門的抽樣調查、政治人物的支持率統計,哪些是有憑有據的資訊,哪些是道聽途說

,在在考驗我們的「數據素養」。   提升數據素養的第一步,就是建立起對「隨機抽樣調查」的基本認識。   學會第2天的內容,就知道如何分辨日常生活中值得信賴的統計調查!   ◆第3~4天:掌握資料的感覺   統計的第一步是收集資料,而資料又能區分「數值資料」與「類別資料」。   從第3天開始,我們會稍微接觸數學層面,重溫一下學生時代學過的「中位數」、「標準差」與「變異數」等數值,以及它們在統計學中占有如何的重要性。   ◆第5天:使資料視覺化呈現   這一天將會介紹各種分析方法的基礎知識,首先從具代表性的圖表──「直方圖」與「機率密度函數」開始,透過這兩種工具,深化掌握資料的直覺。   同時

我們也會了解生活中常聽到的詞──常態分布,究竟是什麼意思。   ◆第6~7天:課堂練習!實際挑戰分析資料   如何根據樣本資料估計母體?如何推導信賴區間?還有樣本數究竟要多少,才能得到值得任賴的統計結果呢?   讓我們透過最後的兩天練習課,試著做資料分析的練習,為你的統計學習挑戰畫下一個戰果豐厚的結尾吧!   從學生時代就不擅長數學、出社會後也依舊與數學絕緣的人,有辦法從零學會統計學嗎?   本書的文組人代表,藉由七天扎實的親身體驗告訴你──真的有可能!   統計學是一門深奧的學問,卻也是一座取之不盡的寶庫。   歡迎各位有志探索這座寶庫的文組人,就從本書開始,解密以前都看不懂的希臘文暗號

! 本書特色   ◎全書架構劃分為7天的課程,採老師與學生一來一往的對話形式,帶領讀者一天天熟悉統計的感覺。   ◎重要的公式與計算的過程,都會用顏色框特別標註,就像課堂板書一樣一目瞭然。   ◎每堂課的最後都有內容回顧,幫助你快速掌握重點,加強記憶學習更有效率。

機車傳動零件尺寸設計及熱處理參數最佳化

為了解決不偏變異數的問題,作者龔啟良 這樣論述:

機車傳動零件尺寸設計及熱處理參數最佳化研究生:龔啟良 指導教授:許兆民 博士 國立高雄科技大學機械工程系博士班摘要本文以機車引擎零件為例,在連桿、變速鼓撥叉、驅動軸及終端軸等重要零件,使用有限元素法及田口法,利用金相顯微鏡、洛氏硬度機、維克氏微小硬度及齒形量測機進行量測值輸出,找出最佳化製程參數進行生產,研究結果如下所述: 透過有限元素法及能量法,發現梯形板件承受拉力負荷,梯形板件厚度對之伸長量、應變及應力貢獻度最大,使用有限元素法及能量法結果一致,板厚愈小其伸長量、應變及應力愈大。連桿使用有限元素法

模擬承受拉力負荷,發現桿件厚度對最大伸長量的貢獻度最大,板厚愈小伸長量愈大;連桿小端孔肉厚對應變及應力的貢獻度最大,孔肉厚愈小其應變及應力愈大。 驅動軸滲碳淬火熱處理使用田口法的變異數分析,獲得最佳參數:淬火油溫130℃,攪拌器合理轉速160轉/分,置於下層,改善後減少了10.3um齒輪的導程變形量,表面硬度控制在HRA81以上。 高週波淬火爪部外部硬度,最佳參數條件:高週波淬火出力 28kw、加熱時間1.2s,表面硬度提升HRC7.25,內部硬度提升Hv0.3289~314。 終端軸牙部熱處理最佳化參數條件:滲碳防止劑黏度指數33dps、滲碳防止劑浸泡1次、烘乾溫度1

60℃、浸泡後等待烘乾時間60分,表面硬度值提升22%。 驅動軸牙部熱處理最佳化參數條件:黏度指數33dps、滲碳防止劑浸泡1次、烘乾溫度使用180℃、浸泡後等待烘乾時間120分,表面硬度值提升16.3%。 終端軸及驅動軸牙部滲碳防止劑浸泡工程,使用升降台浸泡,降低人工浸泡誤差,提升牙部滲碳防止劑效果,牙部取消高週波退火,製程減少1人工需求。關鍵字:有限元素法、田口法、熱處理變形、高週波淬火、滲碳防止

統計學關鍵字典

為了解決不偏變異數的問題,作者石井俊全 這樣論述:

~大數據時代,用統計學為你的履歷加分~ 推薦給所有勇於跨領域、學習新知的專業職場人!     生活在互聯網的時代,統計學的知識在所有的領域都不可或缺。     尤其是商業領域,統計學在「市場行銷」、「企業決策」、「人工智慧」、「關鍵字檢索」等各個領域都受到廣泛的運用。     但是統計學的知識,有其嚴謹的定義和使用框架。     儘管我們在學生時代學過基本的統計方法,比如平均數、中位數、標準差、機率,但是實際面對市場調查或財務報表時,往往也不知道該如何運用這些數據幫助我們分析現況、對未來下決策。     實際上,即使是經常在實務中應用統計方法的人

,往往在接手全新的專案時,便沒辦法比照舊有方法,導致所學知識派不上用場。即使想認真學習,也常因為統計學是一門專業科目,若非花費大筆報名費用參加課程,便是得尋覓坊間參考書自行鑽研,而在學習上浪費大量的時間。     本書正是為所有想學習統計學的人,提供最有效率的學習途徑。     書中彙整重要的公式、定理、統計方法和理論,以跨頁形式歸納基本內容,並透過生活實例示範該統計方法的應用範疇。     本書架構根據應用類型,分為以下11個大類別:     ●敘述統計▸▸你認為國民的所得平均值是多少?這個數值能代表你的所得嗎?   ●相關關係▸▸取一個數值,表現工作時數

與睡眠時數的相關性   ●機率▸▸能從過去的中獎結果,預測下次的中獎號碼?   ●機率分布▸▸五次推銷,能夠成功簽約的機率是多少?   ●估計▸▸節目收視率差1%,這樣的差距算大嗎?   ●檢定▸▸想證明新藥是否有療效,證據就是檢定   ●無母數檢定▸▸東京某醫科大學的錄取率,是否存在性別差異?   ●迴歸分析▸▸一個公式,就能預測高級葡萄酒的價格   ●變異數分析與多重比較法▸▸輕鬆排定工讀生的排班表   ●多變量分析▸▸透過結構分析調整組織,使人才能夠適得其所   ●貝氏統計▸▸信箱過濾器簡單區分垃圾郵件的方法     從國高中學習的「資料整理」

與「機率和統計」,到大學或專業科目深究的「估計」、「檢定」、「迴歸分析」與「多變量分析」,乃至於大數據時代不可或缺的「貝氏統計」。     本書涵蓋目前統計學所有的應用領域,並以大百科的檢索條目般一一羅列,有助於初學者掌握整體的面貌。     據說特斯拉的創始人伊隆・馬斯克,在9歲時就讀完整部大英百科全書。     本書作為統計學的百科全書,儘管不能保證各位在創業時,業績能像火箭一飛沖天,但絕對能讓你成為具備統計觀的一流商務人士。     在資訊愈來愈多樣、數量不斷增加且產生速度飛快的未來,唯有運用統計學,才能幫助我們的命運進行貝氏更新。   本書特色

    ◎專書彙整113個廣泛應用於各領域的統計學公式和定理,讓需要統計學的人學習更有效率。   ◎每一節以五顆星標示「難易度」、「實用性」與「考試機率」,重點觀念一目瞭然。   ◎獨立專欄列舉實例,讓初學者快速掌握統計學在日常生活的實際應用。     ※因應印刷需要,內頁預覽顏色與實際印刷不同,敬請見諒。※