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  • 真值蘊涵 2010/10/15

    真值蘊涵 (material implication)
    中央研究院數學所李國偉研究員責任編輯

    條件句「若…,則…」中的「…」可用符號代替,便寫成「若 $$p$$,則 $$q$$」,甚至更簡化為「$$p\rightarrow q$$」或「$$p\Rightarrow q$$」。這裡用的符號 $$p$$ 與 $$q$$ 稱為「命題符號」,而 $$\rightarrow$$ 與 $$\Rightarrow$$ 稱為「蘊涵符號」,所以條件句也可稱為蘊涵句。命題符號的特點是我們可以賦予它真假值,真值用 $$\bf T$$ 代表,假值用 $$\bf F$$ 代表。蘊涵符號的作用其實是一種連結詞,它把兩個組成份子的命題連結在一起,產生一個新的複合句。 Continue reading →

  • 排容原理(Principle of Inclusion and Exclusion)(一) 2010/10/15

    排容原理(Principle of Inclusion and Exclusion)(一)
    國立高雄大學應用數學系游森棚副教授責任編輯

    排容原理( Principle of Inclusion and Exclusion, 簡稱PIE),是高中排列組合的第三個,也是最後一個基礎原理(前兩個是「乘法原理(Rule of Product)」與「加法原理 (Rule of Sum)」) 亦有一些書按英文順序直譯為容斥原理(或許這是比較好的翻譯)。

    排容原理中的「排」 是指「排除」,「容」是指「容納」。 基本上的想法就是「多退少補」 — 多算的要排除,少算的要加進來。從原文亦可以清楚看出這個原理的精神。
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  • 抽樣調查(1)前言(Survey sampling-1.Introduction) 2010/10/15

    抽樣調查(1)前言(Survey sampling-1.Introduction)
    國立高雄大學應用數學系黃文璋教授
    責任編輯

    一般人聽到調查 (investigation)二字,都會有些警覺。我國行政院法務部有調查局,要是調查局來找你,你大約不會覺得會有什麼好事。美國也有聯邦調查局(Federal Bureau of Investigation,筒稱FBI),在電影中常可看到幹練的FBI探員辦案的情景。被他們調查的,總是如人魔(Hannibal,由安東尼霍普金斯(Anthony Hopkins)主演)之類的人物。而那種調查,是涵蓋家世、性向、過去所做的每件事,甚至用的信紙之產地。可說是上窮碧落下黃泉,是令人毛骨悚然的投證。 Continue reading →

  • 抽樣調查(2)隨機現象(Survey sampling-2.Random phenomenon) 2010/10/15

    抽樣調查(2)隨機現象(Survey sampling-2.Random phenomenon)
    國立高雄大學應用數學系黃文璋教授責任編輯

    連結:抽樣調查(1)前言

    如果有數字 $$1, 2, 3$$ 要求其平均。則因和等於 $$6$$,故平均為 $$2$$。這是很清楚,不會有疑義的。但如果從一堆蘋果中,挑 $$3$$ 個量其平均重量,則此平均重量是否等於整堆蘋果的平均重量呢?你一定說通常不等。而且不同的人去挑選,或同一人兩次抗選,都可能得到不同的平均值。隨機現象(random phenomenon,事先不能預知結果的現象)裡就是會如此。 Continue reading →

  • 抽樣調查(3)以偏概全(Survey sampling-3.Take a part for the whole) 2010/10/15

    抽樣調查(3)以偏概全(Survey sampling-3.Take a part for the whole)
    國立高雄大學應用數學系黃文璋教授
    責任編輯

    連結:抽樣調查(2)隨機現象

    如前所述,取樣的目的,是為了收集資訊,以做為決策之依據。除非是專制的帝王,或剛愎自用者,否則一般人是不排斥取樣以獲得可供參考的資訊。廣義來說,人們經常在做取樣的工作。有些人偏愛枕邊細語、親信或大老的話,認為那是最該採納的意見。

    各級民意代表、人民團體的理監事、學生自治會的幹部等,這類通常是經由普選產生的“代議士”,各自代表某些特定團體表示意見。這當然是枕邊人、親信及大老等型式人物的轉換,是民主社會裡廣被接受的一種制度。 Continue reading →

  • 抽樣調查(4)抽樣誤差(Survey sampling-4.Sampling biases) 2010/10/15

    抽樣調查(4)抽樣誤差(Survey sampling-4.Sampling biases)
    國立高雄大學應用數學系黃文璋教授責任編輯

    連結:抽樣調查(3)以偏概全

    民國 54 年,旅日圍棋好手林海峰,打敗板田榮男,登上名人賽寶座。那時有些人才開始留意圍棋究竟是怎麼下。等弄清楚不過只有黑白子,且下法筒單,有人遂戲稱“我亂下說不定都可贏林海峰”。對一隨機現象,到底有多大可能性會發生,乃依其發生機率之大小來衡量,而不是看少數幾次實驗的結果。事實上,只要機率為正的事件,任做一次實驗,都“可能”發生,只是“可能性”有大有小。 Continue reading →

  • 抽樣調查(5)如何抽樣(Survey sampling-5.How to take a sample) 2010/10/15

    抽樣調查(5)如何抽樣(Survey sampling-5.How to take a sample)
    國立高雄大學應用數學系黃文璋教授責任編輯

    連結:抽樣調查(4)抽樣誤差

    本回我們介紹幾種常用的抽樣方法。

    $$1.$$ 機率抽樣 (probability sampling)

    樣本若其產生是以機率的方式,便稱為機率樣本(probability sample),而其抽樣步驟稱為機率抽樣。底下為幾種主要的機率抽樣設計。

    $$(1)$$ 簡單隨機抽樣 (simple random sampling) Continue reading →

  • 命題與證明(Propositions and Proofs) 2010/10/15

    命題與證明(Propositions and Proofs)
    國立中央大學數學系單維彰副教授責任編輯

    我們在國文課中學到,不使用繁複的修辭而以簡練的文字勾勒人物的手法稱為白描。而若僅限於表達事實、關係或者現象的白描,則稱為敘述(statement)。敘述句充斥於我們每天的生活,如:

    「漢堡、薯餅加飲料的套餐要50圓。」
    「北大武山是台灣的最高峰。」
    「如果甲魚參加畢業旅行的話,我就參加。」

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