《用jamovi上手統計學》導讀

7. 機率入門

中場故事

• 統計推論是一種歸納方法
• 任何歸納方法都有適用條件(assumptions)
• 確認使用的統計方法有符合所需的適用條件，分析結果才有意義
• 適用條件的理論基礎都在「8. 運用樣本估計未知量數」
• 先來掃瞄統計方法各單元的目錄

機率和統計有什麼不一樣？

推論統計	機率論
科學推論工具	數學
資料模式	模型
估計值	參數
\(\bar{y},\hat{y},p\)	\(y,P(y)\)
具現演算法的程式碼	演算法的描象描述

如何解讀機率？

次數/頻率主義	貝氏觀點
估計值來自多次試驗累積的資料	估計值是一種主觀機率
動畫展示期望值的估計	動畫展示貝氏 推論

基本機率論

表7.2強化版

樣本空間	基本事件	事件機率
藍色牛仔褲	\(X_1\)	P(\(X_1\))=.5
灰色牛仔褲	\(X_2\)	P(\(X_2\)) = .3
黑色牛仔褲	\(X_3\)	P(\(X_3\)) = .1
黑色西裝褲	\(X_4\)	P(\(X_4\)) = .0
藍色運動褲	\(X_5\)	P(\(X_5\)) = .1

• 總機率律(law of total probability): 所有基本事件的機率加起來必定等於1。

• 機率分佈(probability distribution): 符合總機率律的事件機率與基本事件組成。

• (秘訣)能用統計方法處理的基本事件，必定能用至少一種測量尺度定義。

• 任意基本事件可組成非基本事件

  • \(E=\{X_1,X_2,X_3\}\)
  • \(P(E) = P(X_1)+P(X_2)+P(X_3) = .9\)

lsj會遇到的機率分佈

- 互動動畫解說

• 課程演練將搭配動畫進行隨堂練習