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在本文中使用七種不同的抽樣方法估計對稱分配的位置參數，目的是為了縮減估計值的變異數。我們考慮的方法是四種逐次估計量、Trimmed Mean、修正隨機估計量和加權隨機估計量。本文利用電腦模擬的方式，比較在觀察值為標準常態分配之下這幾種估計量與簡單隨機抽樣的樣本平均數估計值的變異數大小。 / In this paper seven sampling methods are used to estimate the mean of symmetric distributions. Our goal is reduce the variance of the estimate. The methods we consider include four sequential estimators, trimmed mean, adjusted random estimator, and weighted random estimator. This paper uses the method of computer simulation to compare variance of these estimators with sample mean using simple random sampling method under standard normal distribution.

第一章 緒 言 第一節 說明研究動機與目的。 第二節 說明研究範圍及所用之印證方法。 第三節 將採用之特殊符號加以說明，以便於使用與避免混淆。 第二章 逐次機率比例檢定 本章共有四節，第一至三節分別敘述逐次機率比例檢定的定義及其第一、 二種過誤及樣本數期望值的計算，及其所具有之性質及其在運用上的一些 困擾。 第四節敘述瓦德近似式的由來及其性質，并與最佳逐次機率比例檢定相比 較。 第三章 兩階段逐次機率比例檢定 本章計分四節，分別敘述兩階逐次機率比例檢定的定義，特性及其與最適 固定檢定逐次機率比例檢定、去尾逐次機率比例檢定的比較。 第四章 兩階段逐次機率比例檢定的應用 本章分為二節，分別說明常態分配、二項分配在實際應用上的例子。 第五章 結 論 本章說明兩階段逐次比例檢定的優劣點，適用性及一些應注意事項。

本論本是依1970年1月10日體育專欄作家Vlilliam Barry Furlong在New York Magazine上發表的美國美式識業足球隊之Dallas Cowboys隊以其獨特的選拔新球員方式為出發點而引申出的特殊的Seguental Game。 本文共分五章，其中第一章首先敘述一般對局之定義，第二章、第三章為本文之主題，由三人逐次性對局引申至m人逐次性對局，共討論三類不同的問題，分為第一類、第二類、第三類加以分述，第四章介紹美式職業足球隊選拔新球員之目的與方式來說明此文之出發點。以二人逐次性對局方式來，並配合吾人討論的三種情況。第五章敘述由二人零和對局所導出的統計決策理論及由統計決策理論導出之統計推測方法，來說明對局理論與統計之關係。 此門科學博大精深，以生所學有限與時間限制，無力多加闡釋，懂淺嘗輒止，願來日多加用功努力，冀能有成。 本論文三題目蒙指導教授薛昭雄博士提供，本文撰寫過程中，亦經指導教授提供參考資料，悉心指導，披閱指正，使本文得以順利完成，特在此致最深謝意。

當台灣一旦進行較大型的公職人員或民意代表選舉時，各個新聞媒體都會報導出其所獲得的民意調查結果，可見得媒體、民眾、政黨以及候選人，都會將民調當成很好的指標工具。 當我們獲知所公佈的民意調查資料時，都會看到報導幾乎抽樣樣本都在1000個左右，來說明其抽樣誤差約在3%。但是本文所探討的是，我們是否需要每次固定在1000個左右的樣本數，或許我們可以更快就可以看出結果，早一點讓決策者多一些時間做出決策，不但省下了多餘的時間，也可以節省相當多的金錢。 在本文中以民國八十七年的由全國意向民意調查中心所做的台北市長選舉意向調查為例，分別在五月和六月的兩次的訪問中，我們可以很清楚明顯的看出，當我們進行到六百個樣本數時，我們所訪問的資料已經出現相當穩定的結果，即使訪問更多的樣本數的樣本，對於結果的差異幾乎沒有影響，所以在此兩個例子中，我們可以在訪問過程中，就有足夠很好的證據去停止再抽樣訪問，可以和訪問完成一千多個樣本時才作決策時比較，我們可以省下三、四百個樣本數的訪問時間來思考做決策，也省下了三、四百個樣本數的成本來做其他的工作；若是並無法能夠獲得明確的結果，也是會做到原先設定的固定樣本數訪問法，一樣無法獲得相當好的結論，也是必須再繼續抽樣，才能夠看出更明顯的結果。 本文所探討的內容，並非每次訪問過程都是只要像例子中，只需六百個樣本左右即可，這是需視各個不同訪問的個案，也許訪問中各問項變動性太大，那麼就需要更多的樣本數來做觀測。

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本文共一冊，約三萬五千餘字，全文分七章。第一章為緒論，說明研究動機與研究範 圍。第二章討論到底『逐次抽樣』比『固定樣本數抽樣』能獲益多少。第三章討論逐 次抉擇法則。統計學家逐次的抽取樣本，決定什麼時候停止抽樣；若停止抽樣，應採 取那一種終結行動。他的目標是使抽樣的費用加上決策損失的期望為最小。『貝氏』 和『大中取小』逐次抉擇法則是兩個較基本而重要的逐次抉擇法則，將分別在第四章 和第五章討論。第六章將探討逐次機率比檢定問題，它在逐次估計問題上是很基本而 重要的，本文將探討其一些基本而重要的特性。第七章為結論，說出本文研究結果， 並提出一些今後值得進一步研究的問題。

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