阿爾•卡西與圓周率(Jamshīd al-Kāshī and the measurement of  π )
臺北市立成功高中陳彥宏老師/國立臺灣師範大學數學系洪萬生教授、林延輯教授責任編輯

一、前言

圓周率π的估算，一直是人類深感興趣的題材。從數千年前開始，數學家便設法要去計算π值的大小。直到西元前三世紀，希臘科學家阿基米德 (Archimedes，西元前287－前212) 首度利用科學的方法計算π的近似值，歷史上一連串計算圓周率π的旅程便就此展開。在這漫長的旅途上，有一位不容忽視的伊斯蘭數學家－阿爾‧卡西 (Jamshīd al-Kāshī，?－1429)，他所求得的π的近似值能夠精確到小數點以下第十六位！本文將簡單介紹阿爾‧卡西計算π所使用的方法，希望讀者能夠對這位阿拉伯的計算奇才有初步的認識。

二、生平

現今對於阿爾‧卡西最早的紀錄是在1406年，由其著作中得知，當時他開始在家鄉卡撒 (Kāshān，在今伊朗德黑蘭南方200公里) 進行一系列的月蝕觀測活動，在此之前，我們對他則一無所知。早期阿爾‧卡西的生活過得並不富裕，以致到處流浪兼職來謀生，直到1418年，他才在撒馬爾干 (Samarkand，在今烏茲別克境內) 的一所學校內謀得職位，這所學校正是由他一生中最大的資助者Sultan Ulūgh Beg創辦。同一時間，阿爾‧卡西開始對於數學有極重大的貢獻，1424年，他逼近圓周率π的近似值精確至小數點以下第十六位，1427年他撰寫了關於算術、代數及測量的作品《算數者之鑰》(The Calculators’ Key)，書中對於十進位記數系統、數的開高次方根及求解代數問題皆有詳細論述。此外，阿爾‧卡西還利用求解三次方程式得到正弦函數 的近似值，而這也是他在1429年過世前的最後作品。

機率歷史(The History of Probability)
國立蘭陽女中數學科陳敏晧老師/國立台灣師範大學數學系許志農教授責任編輯

自古以來，對於不可預知的事情，人們總是充滿著好奇，並且在好奇心的驅使下，往往產生了一些或對或錯的法則。姑且不論其動機為何，這些法則卻可能因此開創另一領域或學科，機率論（theory of probability）的發展便是如此。

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從牛頓的時代背景探索第二運動定律（下）
行政院科技部科技顧問／瑞典林雪平大學榮譽教授 趙光安

連結：從牛頓的時代背景探索第二運動定律（上）

牛頓給力一個定義：第二運動定律

在伽利略和牛頓的時代，數學工具只有幾何、三角、和代數，物理知識也僅限日常生活中有系統的觀察，及少數的實驗結果。用現代的標準來衡量，伽利略和牛頓頂多只有國中畢業的程度。如果我們用現代的數理常識背景來解答三、四百年前的問題，那就是「事後有先見之明」了。雖然和「力學」有關的量測，伽利略得到的數據被推崇是權威性，然而他的「力學」實驗幾乎全部是基於物體的直線運動。在這個時代背景下，牛頓建立的理論，是從「一維系統」開始，然後才推廣到「三維空間」。因此，我們也從直線運動開始，試試看能否經歷一趟牛頓的思路。 Continue reading →

拉丁方設計介紹(Introduction of Latin Square Design)
國立臺灣大學農藝學系 黃昭惠

一、原理

與《隨機完全區集設計介紹》一文所提及的 RCBD 隨機完全區集設計相同，拉丁方設計 (Latin Square Design, LSD) 也是一種與區集因子相關聯的設計方法，不同的是我們在中 RCBD 只有一個區集因子，稱為單向區集設計 (one-dimensional block)，而 LSD 可以同時控制兩個區集因子的影響，故屬於兩向區集設計 (two-dimensional block)，透過行區集與列區集的規劃（圖一），實驗者即可有效控制兩干擾因子的影響。 Continue reading →

隨機完全區集設計介紹(Introduction of Randomized Complete Block Design)
國立臺灣大學農藝學系 黃昭惠

一、原理

進行試驗設計時，當我們的試驗單位為異質，也就是試驗單位的變異不平均時，我們會利用區集的劃分，去除這些已知變異因子對實驗造成的影響。

以山坡地進行牧草品種實驗為例，假設有 A、B 兩種品種於坡地上進行比較試驗，每種品種三重複，其實驗目的為檢驗此兩品種的牧草產量是否具有明顯的差異，根據地理知識已知下坡的土地應較為肥沃，草坪的生長應較為繁茂，若直接將兩品種隨機排列（圖一），則 B 品種可能因生長於較佳的環境，故有較好的表現，而非品種差異所造成，這樣的結果會導致實驗的誤差，並影響我們在決策上的判斷；若我們採用本章所介紹的隨機完全區集設計（randomized complete block design, 簡稱 RCBD）進行試驗（圖二），將土地依據已知造成試驗誤差的因素（坡度）分為三組（三個區集：B1、B2、B3），同組 （區集）內的土地相似，並在每組能同步施測兩品種，便可有效控制坡度因子對實驗結果的影響，準確估計出品種之間真正造成差異的幅度大小。 Continue reading →

試驗設計導論(Introduction of Experimental Design)
國立臺灣大學農藝學系 黃昭惠

一、前言

試驗設計是一種安排實驗和分析實驗數據的數理統計方法，主要是對欲進行的試驗進行合理配置，透過較小的試驗規模（試驗次數）、較短的試驗周期和較低的試驗成本，獲得理想的試驗結果並提出科學的結論。因此，試驗設計使用於醫學、農業、工業等領域的實驗操作分析之中，早在 17 世紀，便有醫生提出相關醫學試驗方法的概念，故試驗設計學可說是統計學中最早被討論的一門學科。 Continue reading →

無母數統計—威爾卡森符號檢定(Non-parameter Statistics: Wilcoxon Signed-rank Test)
國立臺灣大學園藝暨景觀學系 李韶凱

一、前言

如果想檢測的資料無法直接假設其服從特定分布，應採用無母數 (nonparametric) 統計法進行檢定。本文將介紹檢驗單樣本的無母數方法—威爾卡森符號等級檢定 (Wilcoxon signed-rank test)。 Continue reading →

無母數統計—符號檢定(Non-parameter Statistics: Sign Test)
國立臺灣大學園藝暨景觀學系 李韶凱

一、前言

由過去的經驗，針對平均值的比較，可在抽樣收集數據之後，假設其服從常態分佈，計算樣本的平均值 (mean) 以及標準差 (standard error)，再以常態的檢定方法進行檢驗（參考《兩樣本均值顯著性檢定（上）、（下）》兩篇文章）。然而，如果想檢測的資料無法直接假設其服從特定分布，例如圖一的甲基化微陣列分析結果，應採用無母數 (nonparametric) 統計法進行檢定。本文將介紹無母數統計法中的符號檢定 (sign test) 方法，檢測單一中位數或成對群體的分佈是否相同。 Continue reading →