在前面的文章裡, 我們談了很多機率的概念, 今天我們來聊聊統計學裡最基礎的研究方法: 迴歸分析。

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今天來聊點較無聊, 不用說你也都會, 但不說也不會注意到的細節。這樣的內容較生硬, 在生活中也較少用到, 但在考試時不小心寫錯絕對會被撇掉, 在跟數學家溝通時不小心誤用, 對方絕對會跳針, 跳針, 再跳針。

Essentially, all models are wrong, but some are useful.
既然模型都是錯的，那我們還學這些要幹嘛呢?

上一篇文章中, 我們向大家介紹了點估計, 提出了許多點估計會有的問題, 也給出了一些其他的替代方案, 今天我們將會從資料分散程度的角度切入, 跟大家分享另外一種做法。



最近天氣特別炎熱, 如果今天你想出門搭訕, 你知道在西門北車信義還是中山哪個地點比較容易有收穫嗎? 你會怎麼做得知這個資訊呢?

在徐志摩《西湖記》中, 描述了事物因為數量夠大, 所呈現的排列、規律、節奏之美。然而, 數大可不是只有美, 還能有許多妙用!

在上一篇中提到當我們面臨選擇時, 可以從期望值的角度, 思考自己的決策, 但這時候會碰到一個問題, 就是你的決策會趨向保守, 雖然能約束你不要做壞事, 但也可能害你錯失許多機會。該如何改善這樣的困境呢? 讓我們繼續看下去。

什麼是機率? 什麼是期望值? 這些跟我們的人生又有什麼關係呢?