資訊理論 授課老師 : 陳建源 研究室 : 法 401 網站

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第三講 Recode、missing value、假設檢定與信賴區間
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第七章 抽樣與抽樣分配 蒐集統計資料最常見的方式是抽查。這 牽涉到兩個問題: 抽出的樣本是否具有代表性?是否能反應出母體的特徵?
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Review of Chapter 3 - 已學過的 rules( 回顧 )- 朝陽科技大學 資訊管理系 李麗華 教授.
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STAT0_sampling Random Sampling  母體: Finite population & Infinity population  由一大小為 N 的有限母體中抽出一樣本數為 n 的樣 本,若每一樣本被抽出的機率是一樣的,這樣本稱 為隨機樣本 (random sample)
1 政大公企中心產業人才投資課程 -- 企業決策分析方法 -- 黃智聰 政大公企中心產業人才投資課程 課程名稱:企業決策分析方法 授課老師:黃智聰 授課內容:利用分公司之追蹤資料進行企業決策分析 參考書目: Hill, C. R., W. E. Griffiths, and G. G. Judge,
McGraw-Hill/Irwin © 2003 The McGraw-Hill Companies, Inc.,All Rights Reserved. 肆 資料分析與表達.
STAT0_corr1 二變數的相關性  變數之間的關係是統計研究上的一大目標  討論二分類變數的相關性,以列聯表來表示  討論二連續隨機變數時,可以作 x-y 散佈圖觀察它 們的關係強度  以相關係數來代表二者關係的強度.
各種線上電子資源的特異功能 STICnet 的 SDI 專題訂閱服務 2003/4/28 修改. 無論校內外皆可使用。連線至
請問 : 科技融入教學再你的心目中只是一 個不同於其他教學法的選擇 (optional choice) ? 或是一個必要的需要 (demanding needs)?
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2009fallStat_samplec.i.1 Chap10 Sampling distribution (review) 樣本必須是隨機樣本 (random sample) ,才能代表母體 Sample mean 是一隨機變數,隨著每一次抽出來的 樣本值不同,它的值也不同,但會有規律性 為了要知道估計的精確性,必需要知道樣本平均數.
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論文研討 ( 一 ) B 組 課程簡介 劉美纓 / 尚榮安 / 胡凱傑 2009/09/17. 一、課程基本資料 科目名稱: ( 中文 ) 論文研討(一)B組 ( 英文 ) SEMINARS (I) 開課學期: 98 學年度第 1 學期 開課班級:企碩一 學 分 數: 2 學分 星期節次: 四 34.
North Point Government Primary PM School 北角官立下午小學 應用 ‘ 基本能力學生評估 ’ 及 ‘ 網上學與教支援系統 ’ 經驗分享.
Analysis of Variance (ANOVA) CH 13 變異數分析. What is ANOVA? n 檢定 3 個或 3 個以上的母體平均數是否相等的統計檢定 n 檢定多個母體平均數是否相同 n 比較大二、大三、大四學生實習滿意度是否一樣 ? ( 來 自相同的 population)
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The application of boundary element evaluation on a silencer in the presence of a linear temperature gradient Boundary Element Method 期末報告 指導老師:陳正宗終身特聘教授.
6-2 認識元件庫與內建元件庫 Flash 的元件庫分兩種, 一種是每個動畫專 屬的元件庫 (Library) ;另一種則是內建元 件庫 (Common Libraries), 兩者皆可透過 『視窗』功能表來開啟, 以下即為您說明。
1 高等演算法 授課老師 : 陳建源 研究室 : 法 401 網站
資訊教育 吳桂光 東海大學物理系助理教授 Tel: 3467 Office: ST223 Office hour: Mon (10:30-12am) or by appointment.
政治大學公企中心必修課-- 社會科學研究方法(量化分析)--黃智聰
法律系 系所科助之血淚辛酸史 劉蕙綺. 系上推行困難處 ( 學期初 ) 傳統習慣:法律系以教科書為主 很多老師沒有電子檔案 專、兼任老師使用平台的意願 因老師多為資深老師,因此在使用電腦部 份可能比較需要幫助 通常學生知道訊息的來源是藉由 BBS 或者 是系上的系板,使用意願會降低.
公用品.  該物品的數量不會因一人的消費而受到 影響,它可以同時地被多人享用。 角色分配  兩位同學當我的助手,負責:  其餘各人是投資者,每人擁有 $100 , 可以投資在兩種資產上。  記錄  計算  協助同學討論.
Section 4.2 Probability Models 機率模式. 由實驗看機率 實驗前先列出所有可能的實驗結果。 – 擲銅板:正面或反面。 – 擲骰子: 1~6 點。 – 擲骰子兩顆: (1,1),(1,2),(1,3),… 等 36 種。 決定每一個可能的實驗結果發生機率。 – 實驗後所有的實驗結果整理得到。
函式 Function Part.2 東海大學物理系‧資訊教育 施奇廷. 遞迴( Recursion ) 函式可以「呼叫自己」,這種動作稱為 「遞迴」 此程式的執行結果相當於陷入無窮迴圈, 無法停止(只能按 Ctrl-C ) 這給我們一個暗示:函式的遞迴呼叫可以 達到部分迴圈的效果.
JAVA 程式設計與資料結構 第二十章 Searching. Sequential Searching Sequential Searching 是最簡單的一種搜尋法,此演 算法可應用在 Array 或是 Linked List 此等資料結構。 Sequential Searching 的 worst-case.
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Chapter 3 Entropy : An Additional Balance Equation
845: Gas Station Numbers ★★★ 題組: Problem Set Archive with Online Judge 題號: 845: Gas Station Numbers. 解題者:張維珊 解題日期: 2006 年 2 月 題意: 將輸入的數字,經過重新排列組合或旋轉數字,得到比原先的數字大,
Structural Equation Modeling Chapter 6 CFA 根據每個因素有多重指標,以減少 測量誤差並可建立問卷的構念效度 驗證性因素分析.
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資訊教育 吳桂光 東海大學物理系助理教授 Tel: Office: ST223 Office hour: Mon (8:10-12am) or by appointment.
教學觀摩會 教學理念、方法與成果 應用數學系 吳慶堂. 近二年任教之課程 學期對象課程名稱學分 95 下大一微積分 B ( 二 ) 4 95 下應數碩高等機率論 ( 二 ) 3 96 上應數碩實變函數論 ( 一 ) 3 96 上應數碩財務數學導論 3 96 下應數碩實變函數論 ( 二 ) 3 96.
概念性產品企劃書 呂學儒 李政翰.
Chapter 7 Sampling Distribution
資訊教育 吳桂光 東海大學物理系助理教授 Tel: 3467 Office: ST223 Office hour: Tue, Fri. (10-11am)
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Teacher : Ing-Jer Huang TA : Chien-Hung Chen 2015/6/30 Course Embedded Systems : Principles and Implementations Weekly Preview Question CH7.1~CH /12/26.
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南台科技大學 應用英語系碩士班 張孟文. 主題 : 1. 如何準備研究所考試 2. 現在修課情況.
1 寬頻分碼多重進接無線通訊上 鏈傳收系統之設計與製作 Transceiver System Design and Implementation for WCDMA Uplink Communication 國科會計畫 (1999/8 – 2002/7) 簡介 2004/1.
幼兒行為觀察與記錄 第八章 事件取樣法.
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CH 14-可靠度工程之數學基礎 探討重點 失效時間之機率分配 指數模式之可靠度工程.
Chapter 12 Estimation 統計估計. Inferential statistics Parametric statistics 母數統計 ( 母體為常態或 大樣本 ) 假設檢定 hypothesis testing  對有關母體參數的假設,利用樣本資料,決定接受或 不接受該假設的方法.
McGraw-Hill/Irwin © 2003 The McGraw-Hill Companies, Inc.,All Rights Reserved. 肆 資料分析與表達.
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資訊理論 授課老師 : 陳建源 研究室 : 法 401 網站

統一發票 請問中特獎和六獎 ,哪一個資訊比較多 ?

教科書 Elementary Information Theory by D. S. Jones

楔子 資訊理論是運用機率論與數理統計的方法 研究資訊、資訊熵、通訊系統、資訊傳輸、 密碼學、資料壓縮等問題的應用數學學科。 因此,修習資訊理論可以對資訊分析奠立 紮實的基礎。

內容 1. Elements of probability ( 基本機率 ) probability, conditional probability,independence, the law of large numbers 2. Basic concepts ( 資訊理論基本概念 ) self-information,mutual information, uniqueness theorem 3. Coding theory ( 編碼理論 ) memoryless sources, fixed-length codes, variable-length codes, optimal coding, sources with memory 4. Channel ( 通道 ) capacity of a memoryless channel, convexity, uniqueness, transmission properties, channel in cascade 5. Error correction( 糾錯 ) block codes, error correcting codes, Hamming codes

進度 1 週 Introduction 2 週 Elements of probability , 3 週 Basic concepts 4 週 Basic concepts 5 週 Basic concepts 6 週 Basic concepts 7 週 Coding theory 8 週 Coding theory 9 週 期中考 10 週 Coding theory 11 週 Coding theory 12 週 Channel 13 週 Channel 14 週 Channel 15 週 Error correction 16 週 Error correction 週 期末考 ( 口試 )

成績評量 期中考 35% 期末考 40% ( 其中口試 5%) 平時 ( 含作業, 小考 ) 25%

資訊與熵( Information and entropy ) 何謂資訊 ? 資訊是消息( knowledge )量的一種測量;它並不是指消息 本身。因此資訊比較像是能量( energy )的概念,

資訊與熵( Information and entropy ) Shannon 熵 設想我們有兩枚十元硬幣,一枚硬幣表面光滑,材料均勻, 而另一枚硬幣則表面粗糙,奇形怪狀。我們把硬幣上有人 頭的那面叫正面,另一面稱反面。 然後在一個光滑的桌面上旋轉硬幣,等它停下來後,看是正 面或是反面。這是一個不確定性的問題:可能是正面,可 能是反面。 第一枚硬幣,由於正面和反面的對稱性,正面或反面朝上的 機率各為一半。但對第二枚硬幣來說,由於材料磨損,正 面和反面不再對稱。可能正面朝上的機率為 70% ,反面 朝上的機率為 30% 。 對「究竟會是正面?或會是反面?」這一不確定性問題來說, 第一枚硬幣「不確定」的程度顯然比第二枚硬幣要大了許 多。