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用SPSS進行HLM第三章:雙層次之隨機截距斜率模型
接續第二章內容，本章主要說明雙層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作，我們先從公式開始，然後在教學SPSS視窗和語法操作，相信看完後，讀者就會了解雙層次之隨機截距斜率模型概念和操作。
之前我們已經講解隨機截距模型，若層次2為學校，則是不同學校之間截距有所差異，但是斜率則還是保持不變，若現在改為隨機截距斜率模型，代表則是不同學校之間截距有所差異，不同學校之間斜率則也有差異。代表斜率和截距都採用隨機效果，如下圖顯示:
雙層次之隨機截距斜率模型:2個Level 1和1個Level 2自變項
本範例假設我們有兩個層次，層次1為學生個體，層次2為班級層面。依變項為Y，層次1的自變項有2個，X1和X2是自變項，層次2的自變項為X01。X1/2的斜率和截距具有隨機效果。β 0第一層截距，e是層次1誤差
公式說明
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本文探討AI筆記工具的優缺點、選擇建議及未來趨勢，比較NotebookLM、OneNote+Copilot、Notion AI、Obsidian+GPT插件和Palantir Foundry等工具，並強調安全注意事項及個人需求評估的重要性。
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這集要分享增減雙層柱形圖，這個圖表除了可以比較兩組數據之外，還能在上方一併呈現這兩組數據實際的差值。
【🎗️範例展示】
下方黑色與灰色的直條圖:用來比較A到H類別2022年與2023年的資料
下方綠色紅色
瞭解如何透過Regression實作Classification，使用one-hot vector表示不同的類別，並透過乘上不同的Weight和加上不同的bias來得到三個數值形成向量。同時通過softmax的方式得到最終的y'值，並探討使用Cross-entropy來計算類別的loss。
前面說明了所謂「假設檢定」的邏輯，也就是推論統計的基礎。但前面都還只是概念的階段，目前沒有真正進行任何的操作──還沒有提到推論統計的技術。
這篇其實有點像是一個過渡，是將前面的概念銜接到下一篇t分數之間的過程，也可以說是稍微解釋一下t檢定怎麼發展出來的。
一般常見的時間架構分成三個：趨勢級別、分析級別、進場級別。
趨勢級別
週線 or 日線，目的是為了確認整體市場的方向，以及關鍵流動性區域（支撐、壓力位）
分析級別
4H or 1H，目的是確認市場當前方向、公允價值缺口、訂單塊、流動性區域、高期望值交易區域，需要花較多時間來分析。
進場級別
當開啟試算表（EXCEL等）的累加（SUM）及離散度，標準差（STDEV）的運算功能後，逐一統計的累進報票式選票統計表就可以退休了，而且全國一萬七千多所的數據不待一所所列出，就可以用較小選區（例如嘉義市198所，宜蘭縣431所等）的統計過程證明統計結果都是正確的，尤其是將計算式列出（隱藏前面的
透過探討指數級增長、常態分布與冪律分布在選擇行業時的應用，強調了分析邊際成本和市場分布特性的重要性。作者挑戰傳統追隨者思維，提倡創新和尋找獨特優勢，並透過服務業例子展示如何應用這些底層邏輯進行前瞻性決策，幫助讀者識別增長機會，制定成功策略。
第一堂學生創新團隊的點評
我們的統計在社會科學裡面，它到底是怎麼樣產生的，我們今天要算這個統計學，要送統計，他們本身要有Raw data，這樣才有辦法進行運用，如：我們要怎麼算平均身高如下是：
「全部身高」除以「人數」等於 每個人幾公分
所以我們要設計如何用電腦計算 ，要「input」
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