統計 AI
逐步解釋平均數、概率、假設檢定、p 值、信賴區間同迴歸
工具權限 睇吓邊個可以用呢個工具
統計 AI 使用方法
三步完成輸入、設定同檢查
輸入需求
關於hypothesis test，統計 AI會先睇你提供嘅背景，再整理關鍵條件、判斷根據、可以直接修改嘅輸出同需要人手確認嘅地方。喺hypothesis test情境入面，佢唔會將缺少嘅資料當成事實，而係用提醒、假設或者可替換欄位幫你完善。
選擇設定
關於p value，統計 AI會先睇你提供嘅背景，再整理關鍵條件、判斷根據、可以直接修改嘅輸出同需要人手確認嘅地方。圍繞p value，輸出重點唔係淨係俾一個結果，而係畀你睇清每一步點解咁處理，方便再調整。
檢查結果
關於confidence interval，統計 AI會先睇你提供嘅背景，再整理關鍵條件、判斷根據、可以直接修改嘅輸出同需要人手確認嘅地方。喺confidence interval情境入面，佢唔會將缺少嘅資料當成事實，而係用提醒、假設或者可替換欄位幫你完善。
統計 AI 核心功能
用 統計 AI 將零散資料整理成可以修改嘅輸出
整理輸入資料
關於mean and median，統計 AI會先睇你提供嘅背景，再整理關鍵條件、判斷根據、可以直接修改嘅輸出同需要人手確認嘅地方。圍繞mean and median，輸出重點唔係淨係俾一個結果，而係畀你睇清每一步點解咁處理，方便再調整。
按目標調整輸出
關於standard deviation，統計 AI會先睇你提供嘅背景，再整理關鍵條件、判斷根據、可以直接修改嘅輸出同需要人手確認嘅地方。喺standard deviation情境入面，佢唔會將缺少嘅資料當成事實，而係用提醒、假設或者可替換欄位幫你完善。
方便檢查同修改
關於probability，統計 AI會先睇你提供嘅背景，再整理關鍵條件、判斷根據、可以直接修改嘅輸出同需要人手確認嘅地方。圍繞probability，輸出重點唔係淨係俾一個結果，而係畀你睇清每一步點解咁處理，方便再調整。
Frequently Asked Questions
統計 AI 係咩？
統計 AI 會讀題目或者數據，幫你判斷應該用邊種統計方法。佢唔只畀計算結果，亦會講公式點嚟、假設係咩、結論應該點理解，適合做功課檢查同溫習。 如果方向未清楚，可以再補一句目標受眾同使用情境。 只要有一個具體例子，工具會更易捉到你想要嘅重點。
可唔可以計平均數同中位數？
可以計平均數、中位數、眾數等描述統計。如果數據有極端值，工具會提醒點解中位數可能比平均數穩陣，幫你分清唔同指標適合邊啲情況。 有數字、名稱或者限制條件，開頭寫清楚會穩陣好多。 唔肯定時，先決定最重要目標，再諗邊啲內容可以刪走。
會唔會解釋標準差？
標準差用嚟睇數據離平均數有幾分散。工具可以解釋變異數同標準差嘅關係、樣本公式同母體公式有咩分別，亦可以列出代入步驟。 第一次結果適合用嚟睇方向，唔一定要當成最後版本。 你亦可以同時整短版同詳細版，比較完再合成最後稿。
概率題處理唔處理到？
概率題可以處理，包括條件概率、常態分布、二項分布、期望值同獨立事件。只要題目寫清事件、次數或者概率，就可以整理公式同推理過程。 同一主題換個更具體場合，內容深度通常會唔同。 條件太多時，先留低最關鍵三項，結果通常會清晰啲。
可唔可以解假設檢定？
假設檢定可以一步步拆，包括虛無假設、對立假設、顯著水平、檢定統計量同拒絕規則。遇到 t 檢定、z 檢定、卡方檢定時，可以用嚟確認方向。 就算趕時間，都建議分開檢查事實、語氣同可公開內容。 諗下讀者喺咩情境睇內容，會更易調整語氣同資訊量。
會唔會解釋 p 值意思？
p 值可以理解成虛無假設成立時，出現目前或者更極端結果嘅概率。工具會講點同顯著水平比較，並寫出適合功課或者報告用嘅結論句。 如果要短版，最好一開始講明字數或者行數上限。 如果有數字或者日期，最後一定要同原始資料再核對。
信賴區間都做唔做到？
信賴區間用嚟表示估計值嘅不確定範圍。工具可以處理平均數、比例、差值等情況，整理標準誤、臨界值同區間計算，再轉成易明文字。 受眾唔同，字眼、解釋多少同力度都應該跟住改。 用嚟學習時，唔好只睇答案，亦要睇佢點解咁推導。
可唔可以用喺迴歸分析？
可以用喺迴歸分析。佢會解釋自變數同依變數嘅關係、迴歸係數意思、R²、殘差同顯著性。貼數據表或者模型輸出，解讀會準確啲。 覺得語氣唔啱，可以直接列出唔想出現嘅講法。 用嚟公開發布時，先刪走容易令人誤會或者承諾過度嘅句。
可唔可以貼數據表？
可以貼原始數據、簡單表格或者彙總統計。最好同時講清每欄代表咩、分組點定義、想比較定預測咩，咁工具就唔會估錯數據結構。 留低兩三個版本，之後會易啲揀出最自然嘅句。 再整一次時，最好改一個角度，唔好完全重複同一要求。
會唔會顯示功課步驟？
功課步驟可以顯示，包括公式、代入、計算過程同最後解釋。佢適合幫你理解解法；如果老師有指定格式，最後仍然要跟返課堂要求修改。 完成前再對返原本目的，確認內容無偏離重點。 收尾時睇開頭同結尾係咪連貫，內容會更似人手整理。
幫唔幫到解釋研究結果？
研究結果解釋方面，可以將 p 值、信賴區間、迴歸係數同限制條件寫得清楚啲。不過正式研究或者高風險決定，仍然應該搵統計專業人士覆核。 用嚟發布或者提交時，仲要跟返平台、課程或者團隊要求。 畀其他人睇嘅內容，要留意有冇講得太絕對或者少咗限定。
會唔會檢查前提條件？
會檢查前提條件，例如獨立性、常態性、變異數同質性、樣本數夠唔夠。資料唔夠時，佢會指出缺口，而唔係直接假設所有條件都成立。 最後通讀一次，好快會見到重複、太長或者唔順嘅地方。 保存前刪走重複字眼同多餘解釋，整體會更精簡。
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