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透過 Python 和 MATLAB 中的實際應用程式，對統計資料和機器學習進行了嚴謹的深入研究
從這 38 小時的課程，你會學到
1 描述統計學(均值、方差等)
2 推理的統計學
3 T-檢驗，相關，方差分析(ANOVA)，迴歸，聚類
4 “黑盒子”統計方法背後的數學
5 如何在程式碼中實現統計方法
6 如何正確解讀統計資料，避免常見誤解
7 Python 和 MATLAB/ Octave 中的編碼技術
8 機器學習方法，例如聚類(Clustering)、預測分析、分類和資料清理
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戴資穎在東奧的好表現讓國人振奮，連帶的她在北市大競技運動訓練研究所的碩士論文也在網路上被討論，雖然我只看了論文摘要，但在研究上，戴資穎也是同道中人。
不知道現在還有多少人對於運動員的印象是「四肢發達、頭腦簡單」？如果還有，請你趕快拋棄這樣的想法，在頂尖運動員的世界，訓練方式是非常聰明，且非常科學的。
戴資穎在論文當中所使用的「單因子變異數分析(ANOVA)」與「事後比較」都是很常用的統計方法。或許你會有疑問，做統計有什麼用呢？統計可以帶你在個人經驗之外，看到更深、更廣的世界。
以戴資穎的例子，什麼樣的對手沒遇過？要比經驗，她絕對有資格，可是統計分析就像一個科學教練，冷靜的幫她分析對手的每一個習慣、每一種球路。
在國外的體育界，科學訓練已經是非常盛行的事了，在國內，連我擅長的「神經回饋訓練」也已經有體育系的研究生與教授在研究這個訓練對選手的幫助，這證明了，讀書絕對很有用，而且一點也不死板，如果你還有懷疑，請看看戴資穎，她可以用數學讓自己了解比賽對手，這對贏得比賽非常有幫助。
所以，我也很強調「科學育兒」的重要性，每個爸媽都有自己獨特的育兒經驗與理念，進一步的，也需要透過大數據來告訴你，自己有沒有什麼地方可以更好？
我一週有六天的時間在跟孩子相處，雖然不敢說我在兒童心理領域的專業度與經驗，像戴資穎一樣是世界級的，但是我仍然像球后一樣持續學習，提升自己在專業上的知識豐富度。
經驗累積、知識更新，缺一不可。
在我的教養線上課裡，我會告訴你，在各個教養議題上，現在世界都在做什麼，甚至有些我們熟知的觀念，現在都已經有新的做法了喔！
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課程已於 2021 年 7 月更新
透過 Python 和 MATLAB 中的實際應用程式，對統計資料和機器學習進行了嚴謹的深入研究
從這 38 小時的課程，你會學到
描述統計學(均值、方差等)
推理的統計學
T-檢驗，相關，方差分析(ANOVA)，迴歸，聚類
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anova分析 在 [商管] [統計]-ANOVA分析- 看板Grad-ProbAsk - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
小弟我有兩個問題想請教
1.若一因子ANOVA各母體之樣本數相同
一因子ANOVA及隨機集區設計應該如何分辨
無母數中K-W 及 Friedman 是否也可以這樣分辨
2.一因子各母體的抽樣數相同若用隨機集區二因子去判斷各母體平均數是否相同
結論是否會不同?
我用一個題目來舉例
Table below contains the data for the soft drink. Each flavor was
assigned to five localities for test marketing, and the number of cases
sold per 1,000 population during the study period was recorded for
each locality.
(1)Please test whether or not color of the drink affects meansales
(2)Explain a 90 percent confidence interval that mean sales for the
colorless version.
(3)Using confidence interval to compare the difference effects of
green and pink colors
Treatmaent
Observation 1 2 3 4
Colorless Pink Orange Green
1 26.5 31.2 27.9 30.8
2 28.7 28.3 25.1 29.6
3 25.1 30.8 28.5 32.4
4 29.1 27.9 24.2 31.7
5 27.2 29.6 26.5 32.8
解答是利用一因子ANOVA去做結論
而我是用集區的方式下去做
第(1)小題兩種方式的結論是相同的
會不會有題目是這兩種方式結論會不同?
另外是兩種方式SSE的自由度不同
會影響到第(2)(3)題的t值
進而影響信賴區間
本來想說用隨機區間應該也可以
但(2)(3)題答案就會不同
可能我還有觀念不清楚的地方
還請版上大大糾正
謝謝~
--
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