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因為可以一網打盡真的是太方便!!!!!
就算沒買過肯定逛過聽過看過 [美國直購 ShopUSA] Intel 服務器主板 S5000XALR (R) Version S771 FBDIMM SSI-TEB Refurbished Server Board Only
吧!!!
[美國直購 ShopUSA] Intel 服務器主板 S5000XALR (R) Version S771 FBDIMM SSI-TEB Refurbished Server Board Only
[美國直購 ShopUSA] Intel 服務器主板 S5000XALR (R) Version S771 FBDIMM SSI-TEB Refurbished Server Board Only
描述:
2014616dg_S5000XALR ?
Item specifics
Condition:?
Seller refurbished: An item that has been restored to working order by the eBay seller or a third party not approved by ... Read more
Brand:????????
Intel
MPN:??????????
BB5000XALR
Model:???????
S5000XAL
Form Factor:???????
SSI-TEB
CPU Type:?
Dual-Core Xeon 5000 series, Dual-Core Xeon 5100 series, Quad-Core Xeon 5300 Series, Dual-Core Xeon 5000 series, Dual-Core Xeon 5100 series, Quad-Core Xeon 5300 series
Expansion Slots:?
PCI Express, PCIe x4, PCIe x8
Socket Type:????????
LGA 771/Socket J
Memory Type:????
FBDIMM
Chipset Type:??????
Intel 5000X
CPU Socket Type:?????????
LGA771 Socket
UPC:
0735858196246
Detailed item info
Product Information
The Intel Server Board S5000XAL is monolithic printed circuit board with features that were designed to support the high-density 1U and 2U server markets.
Product Identifiers
Brand????????? Intel
Model???????? S5000XAL
MPN BB5000XALR
UPC?? 0735858196246
Key Features
Product Type??????? Motherboard
Form Factor???????? SSI TEB 2.1
CPU Type??? Dual-Core Xeon 5000 series, Dual-Core Xeon 5100 series, Quad-Core Xeon 5300 series, Xeon
Chipset Type??????? Intel 5000X
Storage Controllers????? ATA-100, Serial ATA-300 (RAID)
Memory
Supported RAM Technology? DDR2 SDRAM
Supported RAM Integrity Check???? ECC
Audio
Audio Output Type??????? None
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標題:
是否樣本小於30，便用t分怖？
發問:
對一個數據是常態分怖，用已有的樣本數大於30，可用z變量求機率密度。 小於30，則用t變量來度機率密度？ 另外也想問一下，我看見有些例子運用了常態分怖在一些非連續變量上，為什麼? 例如在一個大選中，1200人的樣本有650投票給A民主党，假設其概率為0.5，它轉為正態變量z=2.89，再求得機率是0.002. 最後，又如何把上面的數轉為正態變量的？ Thanks
最佳解答:
(1) 數據是常態分怖，樣本數大於30，可用z變量求機率密度。小於30，則用t變量來度機率密度？Ans: 母體只有平均數,缺乏變異數,如果n<=30 => 使用t檢定 (2) 看見有些例子運用了常態分怖在一些非連續變量上，為什麼?Ans: 原始統計本來就是應用在非連續變量可以透過電腦的曲線嵌合 or 揉合(Curve Fitting)仍然可以變成連續函數 (3) N=1200人的樣本,650投票給A民主党，假設概率為Mu=0.5，轉為正態變量z=2.89，再求得機率是0.002,最後又如何把轉為正態變量？Ans:p=650/1200=0.54166667 => q=550/1200Xbar=N*p=650Sigma=√(pq/N)=√(650*550/1200^3)=0.014383333Z=(0.541666667-0.5)/0.0143833333=0.2897≒0.29P(00.29)=0.5-0.4981=0.0019≒0.002......ans 2014-06-15 07:08:00 補充： 上面是查雙尾表
其他解答:
到下面的網址看看吧 ??http://candy5660601.pixnet.net/blog|||||對一個數據是常態分怖，用已有的樣本數大於30，可用z變量求機率密度。 小於30，則用t變量來度機率密度？ [A] 不是這樣的. 別讓不良書籍的教條式宣告誤導了! 群體是常態分布時, 樣本平均數 Xbar 與樣本標準差 S 可組成 t 變量 t = √n(Xbar-μ)/S, 它的分布是 t 分布. 如果要 t 分布的 p.d.f., 查一查 "數理統計學" 教本, 或網路搜尋一下, 不難找到. 沒必要分什麼 n 大 於多少小於多少, 因為寫 p.d.f. 並不難. 難的是機率計算或對應特定尾 巴機率之 t 臨界值. 2014-06-15 10:12:26 補充： 當 t 分布的自由度在 30 以上時, t 分布接近常態分布, 所以在依賴前 人所計算之數值表時代, 就有了 自由度30以上以標準常態取代 t 分 布的 rule of thumb; 在現代則不一定需要, 因為計算軟體太方便了. 事實上, 以常用右尾機率 0.05, 0.025, 0.01, 0.005 而言, 自由度30的 t 臨界值與標準常態臨界值比較, 還有約 5% 至 7% 的誤差. 2014-06-15 10:12:38 補充： 至於群體非常態時引用 t 檢定或用 t 臨界值計算群體平均數信賴區 間, 實際上是引用了 中央極限定理 及 Slutsky's Theorem, 也就是 樣本數夠大時 Xbar 接近常態分布, 並且依大數法則 S^2≒σ^2. 這 時實際上要用的是常態分布: √n(Xbar - μ)/S ～→ N(0,1), 而不是 t 分布. 有些人不明就理認為應該用 t 分布, 其實並沒根據, 只不過 t 分布比標準常態分散些, 算是比較 "保守", 剛好可彌補一些因常態近 似可能造成的誤差, 所以也算誤打正著了. 2014-06-15 10:18:32 補充： 至於二項比例檢定的問題, 倒是比較單純: X服從 bin(n,p), (有限群體抽樣時是超幾何, 但一般民調 n/N 甚低, 可用二項分布近似.) 假說 H0: p = p0 (如你所舉的例子 p0 是 1/2). 當 n 夠大 (a rule of thumb 是 np 及 n(1-p) 都至少為 5), 則二項分布可用常態分布近似. 因此, (X/n - p)/√{p(1-p)/n} 的抽樣分布接近標準常態. 在上述假說檢定問題, 就是: 當 H0 成立時, Z = (Xbar - p0)/√{p0(1-p0)/n} 近似服從標準常態分布.|||||若母體本身是常態分布，且變異數是知道的，那可以直接用 Z ，不必用 t 。
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UPC:
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Product Type??????? Motherboard
Form Factor???????? SSI TEB 2.1
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(1) 數據是常態分怖，樣本數大於30，可用z變量求機率密度。小於30，則用t變量來度機率密度？Ans: 母體只有平均數,缺乏變異數,如果n<=30 => 使用t檢定 (2) 看見有些例子運用了常態分怖在一些非連續變量上，為什麼?Ans: 原始統計本來就是應用在非連續變量可以透過電腦的曲線嵌合 or 揉合(Curve Fitting)仍然可以變成連續函數 (3) N=1200人的樣本,650投票給A民主党，假設概率為Mu=0.5，轉為正態變量z=2.89，再求得機率是0.002,最後又如何把轉為正態變量？Ans:p=650/1200=0.54166667 => q=550/1200Xbar=N*p=650Sigma=√(pq/N)=√(650*550/1200^3)=0.014383333Z=(0.541666667-0.5)/0.0143833333=0.2897≒0.29P(0
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