統計學

統計學是在資料分析的基礎上,研究測定、收集、整理、歸納和分析反映數據資料,以便給出正確訊息的科學。 --來自 維基百科


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2021/05/12 | 方格子vocus

「量化」不是萬能,要真正掌握資料的意義,倚仗的依舊是決策者的智慧

不論是「描述」或「推論」資料顯現的模式,「量化」本身其實只是幫助人們了解情勢變化的一種方式,要真正掌握資料的意義,提出對策,倚仗的依舊是決策者的智慧。

2021/02/13 | 林澤民

台北是否真的出現異常暖冬現象?我們用機率分布來回答

台北市1897~2020年低溫時間序列顯示,1897年台北市的最低溫是攝氏5度。以此為資料中的第一個紀錄,124年來,有9個新的紀錄出現。這樣算是正常現象嗎?這個問題,可以用機率理論做精確的回答。

2020/11/11 | 精選書摘

《兒童床邊的經濟學家》:看電視對孩子究竟是好是壞,取決於「其他事情」

許多家長會利用電視為自己爭取一點空檔,用來休息放空、煮飯、洗衣服等等。然而,如果看一小時電視的替代選項是,情緒失控的父母狂罵孩子一小時,那麼看電視對孩子反而比較好。

2020/11/08 | 林澤民

什麼是「抽樣誤差」?為何外國媒體報導的跟老師教的不一樣?

華郵、ABC在描述其民調方法時特別強調其抽樣誤差是在「納入設計效應」(including design effects)之後計算所得。什麼是「設計效應」?

2020/09/07 | 精選書摘

《改運之書》:有人天生「爛格局」,但事實可能比你想像的好很多

光靠這般對於格局的理解,是不是就可以推算呢?可以說是,也可以說不是。好的格局當然會有好的基礎,雖然天生拿到一手好牌,但是最後是否贏錢,還是要靠運氣跟技術,好牌只是其中之一。

2020/05/05 | 林澤民

如果「普篩會篩出很多偽陽性」,那我們還能信賴之前的採檢結果嗎?

防疫中心之前採檢的結果還值得信賴嗎?那400多個確診個案難道沒有偽陽性嗎?本文針對這個問題,提出貝氏統計學的解釋。

2020/02/09 | Readmoo閱讀最前線

《因果革命》:冰淇淋的銷量和溺斃的人數成正相關,所以?

《因果革命》儘量用非數學語言來討論「因果革命」,可是這本「科普書」的難度和硬度不是一般的高,而是相當高!雖然這本書在國外的評價很高,可是即使有理工背景,只要是非統計或資訊背景的讀者,讀起來應該會覺得很吃力。

2020/01/30 | 區家麟

找錯處:政府喉舌「添馬台」一個pie chart三處誤導

坊間有學者製圖顯示政府「局部封關」的作用有限,政府管理的Facebook專頁「添馬台」發圖反駁,卻錯漏百出。

2020/01/15 | 林澤民

2020總統大選的「蓋牌策略」與「棄保效應」

「蓋牌」策略的高明之處,便在於它掩蓋了民意的準確估計,讓韓陣營有操作棄保的空間。因此,我們不能排除有部分選民會在資訊不完全的狀況下,執行棄保。

2019/11/19 | 新興科技媒體中心

專家如何從科學角度,評估「空氣污染」與「自閉症」的相關性?

多數人認知空氣污染會引發上呼吸道感染相關疾病,但學界也開始研究空污所造成的其他人體健康危害,英國SMC就針對〈產前暴露於空氣污染與孩童罹患自閉症類群障礙風險的關聯〉,邀請專家回應。

2019/10/01 | 研之有物│中央研究院

喝酒臉紅容易得肝癌?小時候窮長大會變胖?讓統計學來解答

從美國的案例,可以知道「小時候家裡社經地位低」和「長大後過胖」這兩者的關係是確立的。而這中間的原因,可能是社經地位低,會導致脂肪細胞基因甲基化的程度不一樣。

2019/06/26 | 林澤民

民進黨初選民調五單位「抽樣分佈」結果一致,是否值得懷疑?

民進黨說「有相近的民調結果才顯見此次總統初選民調的品質值得信賴,如果5家單位的民調結果差異過大,那才是值得擔憂的事。」其實是不對的。差異過大固然值得擔憂,太過相近也是問題。

2019/06/04 | 精選書摘

《風險之書》:為什麼讓社會不再受機率宰制的目標,仍然無法達成?

伯努利和愛因斯坦都是研究自然法則的科學家,但人類還要跟自然之外的自己奮鬥。事實上,隨著文明進步,大自然不可測的影響變小,人類決策的影響卻變大了。

2019/06/04 | 精選書摘

《風險之書》:常態分配的巧妙平衡,讓他更加肯定「平均人」正確無誤

凱特爾對常態分配太過著迷,以致確認了不該確認的事。不過,他的研究在當時影響廣大,後來著名的數學家兼經濟學家艾吉渥茲(Francis Ysidro Edgeworth),就發明了一個字「凱特爾兮兮」(Quetelismus),以形容學術界日益氾濫的在根本不存在常態分配之處,或不符真正常態分配的條件時,宣稱發現常態分配。