Mercredi 31 Octobre 2012
今天貪了一些時間
在往公訓處之前
將整理一整箱的資源回收送至里長處，再往回騎腳踏車買早餐，再騎回來搭公車
一來一回之間
時間又快到了
我沒搭計程車
想省一些
但是今天timing不好
等公車轉車時等了好一段時間
再加上有雨
還要走一段上坡路
因此到教室時晚了一些些
被要求請假1小時
無言@@
這就再次見證時間的機會成本的威力
不想遲到，要嘛花錢搭計程車
要嘛資源回收不要處理屋子讓它亂
要嘛既處理資源回收又省錢搭公車
那就只好請一小時的假
而我一小時的時薪可也是一筆錢哪
2012年10月31日 星期三
又唸量化
Mercredi 31 Octobre 2012
我一天唸一點點
唸累了
唸不下了
就停下
不強迫自己一天一定要多少量
從像看天書一般
慢慢知道之間的因果邏輯推演
慢慢熟習我喜歡的我的μ我的π我的σ
藉助部落格的書寫
加強自己的記憶
進度很快
每次上課的量都很多
我必須花時間消化
很急
但又急不得
填鴨式的狼吞虎嚥或囫圇吞棗
只會壞了胃口
我慢慢有些趕上進度了
我希望我不只是稍為懂得而已
我希望我能精通
深深知道它們所代表的每一個意義
我希望它們成為我生命的一部分
進入我的身體進入我的血液
隨著循環成為我身體的一部分
日常生活中根本就沒有還需再考慮才能回答這回事
我希望
它們屬於我
它們就是我的了
我一天唸一點點
唸累了
唸不下了
就停下
不強迫自己一天一定要多少量
從像看天書一般
慢慢知道之間的因果邏輯推演
慢慢熟習我喜歡的我的μ我的π我的σ
藉助部落格的書寫
加強自己的記憶
進度很快
每次上課的量都很多
我必須花時間消化
很急
但又急不得
填鴨式的狼吞虎嚥或囫圇吞棗
只會壞了胃口
我慢慢有些趕上進度了
我希望我不只是稍為懂得而已
我希望我能精通
深深知道它們所代表的每一個意義
我希望它們成為我生命的一部分
進入我的身體進入我的血液
隨著循環成為我身體的一部分
日常生活中根本就沒有還需再考慮才能回答這回事
我希望
它們屬於我
它們就是我的了
2012年10月30日 星期二
Quantitative note~2
Mardi 30 Octobre 2012
資料的中央位置：平均數mean, 眾數mode,中位數 median
資料的分散度：即分布狀況，變異數variance, 標準差σ
回歸分析涉及探討現象背後的因果關係
相關分析則否
量化的研究法是一種科學的研究方法，用在不確定的情況下，所謂不確定，指的是受控制的不確定性
統計學的類型：
敘述統計descriptive statistics~較簡單，將所收集的資料(資料本身)加以紀錄、整理、表現與分析
推論統計inferential statistics~難度較高，將樣本相關的資料推論至母體(例，民意調查)，或是將樣本統計量推論至母體參數的方法
--統計估計(statistical estimation)~純粹反應數值本身代表的意義
--假設檢定(hypothesis testing)~先作假設
母體(population)：約定俗成大寫N表示~由N個具有某些共同特質的元素或個體所組成的群體，是研究人員所要研究觀察的對象的全體集合
樣本(sample)：約定俗成小寫n表示~由母體中抽取n個元素所組成的集合，是母體的一部分，例，全班，全國
抽樣(sampling)：由母體中抽出樣本的過程
簡單隨機抽樣(simple random sampling)：每一元素被抽至樣本的機率皆相等(樂透；民意調查)
代表性樣本(representative sample)：真正能夠代表母體特性的樣本。例，瞎子摸象，抽樣次數越多，抽樣的點越多，會愈趨近真實
母體中的各個元素通常具有不同的特質稱為變數(variable)，變數的數值稱為觀察值(observation)
--變數(variable)一定擺橫的，觀察值(observation)一定擺直的
母體參數(population parameters)：描述母體資料特性的統計測量數，一般簡稱參數或母數。參數是我們想要獲取的，是統計的核心。
樣本統計量(sample statistics)：描述樣本特性的統計測量數，一般簡稱為統計量，通常用來推論母體參數。
估計誤差(error)：樣本統計量與母體參數之間的差異
1.抽樣誤差(sampling error)：來自機遇(chance)、抽樣方法、以及推論方法的不同(沒有錯誤；可以由理論推估其大小)
2.非抽樣誤差(non-sampling error)：人為的失誤造成的誤差。例如，資料抄寫錯誤的失誤。
採用樣本的理由
1.有限的資源
2.毀壞性測驗~如日光燈光(特別是企業界，如測日光燈、輪胎的壽命，無法逐一全數測試))
3.母體難以界定時~如癌症服用某種藥劑的人(或AIDS服用雞尾酒療法，調整配方後的差別)
黑數
統計方法的實施步驟
1.確定問題
2.收集資料
3.審查整理呈現資料
4.分析解釋資料
5.統計推論
1&2的次序非常重要，不要顛倒，先確定問題，再來收集資料
資料的中央位置：平均數mean, 眾數mode,中位數 median
資料的分散度：即分布狀況，變異數variance, 標準差σ
回歸分析涉及探討現象背後的因果關係
相關分析則否
量化的研究法是一種科學的研究方法，用在不確定的情況下，所謂不確定，指的是受控制的不確定性
統計學的類型：
敘述統計descriptive statistics~較簡單，將所收集的資料(資料本身)加以紀錄、整理、表現與分析
推論統計inferential statistics~難度較高，將樣本相關的資料推論至母體(例，民意調查)，或是將樣本統計量推論至母體參數的方法
--統計估計(statistical estimation)~純粹反應數值本身代表的意義
--假設檢定(hypothesis testing)~先作假設
母體(population)：約定俗成大寫N表示~由N個具有某些共同特質的元素或個體所組成的群體，是研究人員所要研究觀察的對象的全體集合
樣本(sample)：約定俗成小寫n表示~由母體中抽取n個元素所組成的集合，是母體的一部分，例，全班，全國
抽樣(sampling)：由母體中抽出樣本的過程
簡單隨機抽樣(simple random sampling)：每一元素被抽至樣本的機率皆相等(樂透；民意調查)
代表性樣本(representative sample)：真正能夠代表母體特性的樣本。例，瞎子摸象，抽樣次數越多，抽樣的點越多，會愈趨近真實
母體中的各個元素通常具有不同的特質稱為變數(variable)，變數的數值稱為觀察值(observation)
--變數(variable)一定擺橫的，觀察值(observation)一定擺直的
母體參數(population parameters)：描述母體資料特性的統計測量數，一般簡稱參數或母數。參數是我們想要獲取的，是統計的核心。
樣本統計量(sample statistics)：描述樣本特性的統計測量數，一般簡稱為統計量，通常用來推論母體參數。
估計誤差(error)：樣本統計量與母體參數之間的差異
1.抽樣誤差(sampling error)：來自機遇(chance)、抽樣方法、以及推論方法的不同(沒有錯誤；可以由理論推估其大小)
2.非抽樣誤差(non-sampling error)：人為的失誤造成的誤差。例如，資料抄寫錯誤的失誤。
採用樣本的理由
1.有限的資源
2.毀壞性測驗~如日光燈光(特別是企業界，如測日光燈、輪胎的壽命，無法逐一全數測試))
3.母體難以界定時~如癌症服用某種藥劑的人(或AIDS服用雞尾酒療法，調整配方後的差別)
黑數
統計方法的實施步驟
1.確定問題
2.收集資料
3.審查整理呈現資料
4.分析解釋資料
5.統計推論
1&2的次序非常重要，不要顛倒，先確定問題，再來收集資料
I am still me
Mardi 30 Octobre 2012
走過大半人生
走過千山萬水
I am still me
以為經過歷練
人生會有不同
以為隨著成長
成熟的自己會有另一番風景
不
不
我越來越肯定
I am still me
是的
我喜歡這樣的自己
物換星移
始終
I am still me
之所以如此說
是因為
我遇見了一個人
他幫我正視自己
他幫我找回自己
我不知道他知不知道
但我卻因他重回熟悉的自己
那可愛美麗善良親切我非常喜歡的自己
這很重要
但可能他並不明白
為什麼我要這麼對他說
I am still me
當找回自己
我並不想再改變
管他外界起了什麼樣的變化
我卻十分明白
這樣的自己真正想要的是什麼
至於結果呢
卻不在我討論的範圍
why?
I am still me.
2012年10月29日 星期一
2012年10月28日 星期日
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