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mode眾數 在 辣媽英文天后 林俐 Carol Instagram 的最讚貼文
2021-07-06 05:58:15
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mode眾數 在 Herman Yeung Youtube 的精選貼文
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mode眾數 在 Herman Yeung Youtube 的最佳解答
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➕➖昕姊+俐媽英文教室✖️➗
1️⃣ 數與式
1.有理數 rational number
2.封閉性 closure property
3.算幾不等式 Arithmetic and Geometric Mean Inequality
2️⃣ 多項式
1.除法原理 Division Principle
2.餘式定理 Remainder Thm
3.因式定理 Factor Thm
4.牛頓定理 Newton Rational Root Thm
5.插值多項式 Interpolation Polynomial
6.標準式 standard form
7.共軛複數 conjugate complex number
8.一元二次方程式 quadratic equation
9.根與係數(韋達定理) Vi`ete Thm
10.虛根定理 Complex Conjugate Root Thm
11.勘根定理 Intermediate Value Thm
12.二次函數 quadratic function
13.奇函數 odd function 偶函數 even function
14.分式不等式 fractional inequality
3️⃣ 指數對數
1.指數律 law of exponent
2.指數函數 exponential function
3.凹凸性 concavity
4.對數律 law of logarithm
5.對數函數 logarithmic function
6.真數 antilogarithm
7.尾數 mantissa
8.首數 characteristic
9.線性內插 linear interpolation
10.單利 simple interest 複利 compound interest
4️⃣ 數列級數
1.等差(A.P) Arithmetic Progression Sequence
2.等比(G.P) geometric progression or geometric sequence /geometric series
3.遞迴 recursion
4.數學歸納法 Mathematical Induction
5️⃣ 排列組合
1.樹狀圖 tree diagram
2.加法原理 addition principle
3.乘法原理 multiplication principle
4.取捨原理 inclusion and exclusion principle
5.直線排列 permutation
6.組合 combination
7.二項式定理 Binomial Theorem
6️⃣ 機率與數據分析
1.古典機率 classic probability
2.統計機率 statistic probability
3.條件機率 conditional probability
4.貝氏定理 Bayes Theorem
5.獨立事件 independent event
6.標準差 Standard Deviation
7.眾數 Mode
8.中位數 Median
9.平均數 Mean
10.線性變換 Linear Transfer
11.數據標準化 standardization
12.相關 linear correlation
13.散布圖 scatter plot
14.相關係數 correlation coefficient
15.迴歸直線 regression line
7️⃣ 三角函數trigonometric function
1.斜邊 hypotenuse
2.對邊 opposite side
3.臨邊 adjacent side
4.始邊 initial side
5.終邊 terminal side
6.同界角 coterminal angle
7.廣義角 generalized angle
8.極座標 Polar coordinates
9.正弦定律 Law of Sine
10.餘弦定律 Law of Cosine
11.和角公式 angle addition formula
謝謝筠昕,其他數學達人請接棒🏹
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mode眾數 在 Herman Yeung Facebook 的最讚貼文
有同學問及呢個口號內的 proof
加減3M變、乘除冚__ __ 變
(即當所有 data 一齊玩加減
就只會 3M (mean, mode, median 平均、眾數、中位數) 會變
當所有 data 一齊玩乘除
就所有野 3M, standard deviation 標準差, range 分佈域, IQR 四分位數間距 會變
https://youtu.be/WKtSPIi0kKI
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mode眾數 在 假啞港女。霍千琳 Facebook 的最佳貼文
練總真的很喜歡容總www
from 今日信報
「所說何事呢?原來,「講」、「剛」二文說,既有「62%」這個亮麗數字,而鍾民調最後竟把梁特的平均民望評分算為47.5,必是因為鍾民調沒有把打0分的那些「極端分子」──即統計學上說的「離群數據」(outliers)──剔除。於是,他們就可結論:鍾民調不科學。這裏有三個問題。
首先,如果要剔除給0分者,也應該剔除給100分者罷?但張志剛口中振振有辭的那個發水「62%」,卻隱蔽地包含了29個「100分」;這是「打茅波」。
其次,已經有專家算出,把回應分數最高和最低的10%(含所有「0分」和「100分」)都剔除後,梁特民望平均值也好不了多少:48.1分,救不了他;用張志剛的話說,依然「不合格」。如此,大動干戈為的顯然不是兩個平均分48.1 - 47.5 = 0.6分之差,因為「剛」文對此提都不提。那麼,要剔除91個「0分極端分子」,目的何在?不外起哄,令不諳統計學的人「覺得」鍾民調無理。但請繼續看無理的是誰。
第三,回應分數值既限在整數0與100之間,而0與100分在民調裏都有清楚而具體定義,那麼,根本就不應剔除回應值為0或100的那些數據,因為那些數據已經不能算是「離群數據」,而是民調設計者特別指明、更要知道的數據;理論上,0分甚至可能是對象回應中的一個「眾數」(mode)而意義尤其重要【註3】。
事實上,在該項民調裏,給0分的91個回應,佔998人的幾乎10%,相當於給50分的280個回應人數的三分之一;這許多回應者,怎可以看成都是該從統計數字裏「槍斃」掉的呢?就看未加權的評分分布,我們也可以猜到,這個分布是雙眾數的(bimodal distribution),兩個眾數分別為280分和0分,因為的確有很多人對梁特極之不滿;若取消了這部分人的數據,那就不是今天的香港了。統計學不應、也不允許那樣搞出河蟹。
由此看出,不科學的不是鍾民調,而正正是《港人講地》編輯室和張志剛。
心術問題之外還有技術問題
「講」、「剛」二文,還犯了一個技術性錯誤:「62%」這個數字,是拿了鍾民調的原始數據做了小手腳就急不及待用來說事的結果,不知道人家有統計學的章法,就是對原始數據適當加權,之後才能用以作統計運算和分析。這裏說的「加權」指什麼?
大家知道,民調研究的對象人口總數太多,不能全部訪問,只能抽樣取板(sampling),但每一個隨機樣板中的個體特徵分布如年齡、性別等,都不能準確反映總人口中的已知分布,此即所謂的「樣板誤差」;如果所調查的民意(如對梁特的態度)與年齡、性別等特徵有關,樣板便需加工,而統計學用的標準加工工序,是一個加權工序。筆者借用近日一篇網上流傳很廣、署名SweetSourPork(「咕嚕肉」)的《輔仁網》文章裏的具體解釋,稍作修改如下:
「如果今次電話訪問,有41.5%嘅受訪者係男性,但係原來香港人口有45.4%嘅人係男性,比受訪者入面嘅男性多,咁我哋就要將樣板入面嘅男性嘅比重加多啲,平衡番,等數據可以代表香港市民。」【註4】
不做這個加權工序,樣板誤差可令民調的統計分析毫無意義。這是民調統計ABC。「咕嚕肉」於是用了鍾民調的原始數據並作適當加權,重新再算一遍,證明鍾民調算出的梁特評分平均數47.5沒有錯,錯的是這裏又犯了基本統計方法大漏的《港人講地》和張志剛:那個已經包含抽水、概念僭建兼打茅波的「62%」,也是未經加權處理的(雖然因為前三個犯規動作太大太離譜,這第四個謬誤相對而言已顯得不那麼重要)。
大家看看,一個飽含四個大錯漏那麼豐富的「數字」,尊貴的行會成員視為至寶,雄辯滔滔用來攻擊對準鍾民調。那不是很可笑嗎?這種學養的人,放在本朝特府內外「智庫」裏打棍子很稱職,安插在行會,則說到底有損其他大部分成員的面子和心理。 」