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(統計)估計式之評估準則。

- 6月 18, 2023

1. 不偏性 : 準確 $E(\hat{\theta})=\theta$ 2. 有效性 :精確 $MSE(\hat{\theta})=E(\hat{\theta}-\theta)^2=Var(\hat{\theta})+[E(\hat{\theta})-\theta]^2(計算用)$ $ if \ E(\hat{\theta})=\theta \ ,\ MSE(\hat{\theta})=V(\hat{\theta})$ MSE 越小越有效。 3. 一致性 : 機率收斂 $\forall \varepsilon>0$，滿足 $\displaystyle\lim_{x\to\infty}P(\mid \hat{\theta}-\theta \mid < \varepsilon)=1$ ，則 $\hat{\theta}$ 為 $\theta$ 一致估計量。計算用: 若$\displaystyle\lim_{x\to\infty}MSE(\hat{\theta})=0$，則 $\hat{\theta}$ 為 $\theta$ 一致估計量。即 $\displaystyle\lim_{x\to\infty}E(\hat{\theta})=\theta$，$\displaystyle\lim_{x\to\infty}Var(\hat{\theta})=0$ 4. 充分性 : 設 $T(X_1,X_2,\cdots,X_n)$ 為 $\theta$ 之統計量，若滿足 $P((X_1,X_2,\cdots,X_n)\mid T(X_1,X_2,\cdots,X_n)=t)$ 與 $\theta$ 無關，則稱 $T(X_1,X_2,\cdots,X_n)$ 為 $\theta$之充分統計量。只要能求出統計值$t$與參數$\theta$的函數關係$g(t;\theta)$，則可由$t$值充分掌握$\theta$值之大小，因此稱$t$為$\theta$之充分統計量。

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（法緒）名詞解釋

- 6月 13, 2023

職權主義：指審判機關立於主導的地位，相關程序進行均由法院依職權為之，當事人並無自由處分的權限。當事人主義：係指訴訟程序之開始、進行和終結悉依當事人之意思而為決定。衡平法（Equity）：英國法特有的衡平法（Equity），則是在普通法之外，提供更彈性的法，例如普通法遵循損害填補原則，但衡平法不受限於此，可以因個案作不同的調整，以追求衡平。

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（法緒）法學派別

- 6月 13, 2023

1.分析、純粹法學：成文法，法位階理論，凱爾森，惡法亦法 2.歷史法學：習慣法， 3.比較法學 4.自然、超實證法學 5.社會、自由法學

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(法緒) 修憲門檻

- 6月 09, 2023

憲法之修改，需立法委員$\cfrac{1}{4}$ 提議， $\cfrac{3}{4}$ 出席，出席之立法委員$\cfrac{3}{4}$ 決議，提出憲法修正案，公告半年後選舉人複決超過$\cfrac{1}{2}$ 通過。

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(統計)順序統計量，Order Statistics

- 6月 08, 2023

設$X_1,X_2,\cdots,X_n\ \stackrel{ iid}{\sim}f(x)_{連續} 且X_{(1)}\leq X_{(2)}\leq ,\cdots,\leq X_{(n)} $，則順序統計量 joint pdf $f_{X_{(1)}\leq X_{(2)}\leq ,\cdots,\leq X_{(n)}}(x_1,x_2 ,\cdots,x_n)=n!f(x_1,x_2 ,\cdots,x_n)$ 因為沒有順序的樣本機率值為零，為了機率加總=1，順序統計量 joint pdf需乘$n!$ $f_{X(1)}(x)=n[1-F(x)]^{n-1}f(x)$ n個樣本中，比$x$大的有$n-1$個，恰有一個等於$x$。 $f_{X(n)}(x)=n[F(x)]^{n-1}f(x)$ n個樣本中，比$x$小的有$n-1$個，恰有一個等於$x$。 $f_{X(j)}(x)=\cfrac{n!}{(j-1)!(n-j)!}[F(x)]^{j-1}[1-F(x)]^{n-j}f(x)$ ，第$j$個排序樣本，$j-1$個比$x$小，$n-j$個比$x$大，恰有一個等於$x$。

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(統計) 中央極限定理 central limit theorem，CLT

- 6月 06, 2023

對任意母體，$\mu$ 和 $\sigma$ 存在，當隨機樣本數$n$夠大，則樣本平均數$\overline{X}$抽樣分配近似常態分配設 $X_1,X_2,\cdots,X_n$ $\stackrel{ iid }{\sim}f(x)$ 且$E(X_i)=\mu <\infty$, $Var(X_i)=\sigma^2<\infty$，若$\overline{X}=\frac{\sum_{i=1}^{n}X_i}{n}$ 則$\overline{X}\xrightarrow{n \to \infty }N(\mu,\frac{\sigma^2}{n})$

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(統計)抽樣分配

- 6月 03, 2023

設 $X_1,X_2,\cdots,X_n$ $\stackrel{ iid}{\sim} N(\mu,\sigma^2)$，則$\overline{X}\ \sim N(\mu,\frac{\sigma^2}{n})$ $\mu$已知，$\cfrac{nS^2}{\sigma^2}\ \sim \chi^2(n)$， $\mu$未知，用$\overline{X}$取代，$\cfrac{(n-1)S^2}{\sigma^2}\ \sim \chi^2(n-1)$ 設$X_1,X_2,\cdots,X_n$ $\stackrel{ iid}{\sim} N(\mu_1,\sigma_1^2)$ $Y_1,Y_2,\cdots,Y_n$ $\stackrel{ iid}{\sim} N(\mu_2,\sigma_2^2)$ $\implies $ $\overline{X}- \overline{Y}\ \stackrel{ iid}{\sim}N(\mu_1-\mu_2,\frac{\sigma_1^2}{n}+\frac{\sigma_2^2}{n})$