統計學
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統計學習的三重境界：從見山是山，到見山不是山，再回到見山是山
在研究與統計的世界裡，我最近越來越體會到一種漸進的學習歷程，就像禪宗裡說的那三個階段：
見山是山
見山不是山
見山是山
我現在正卡在第二個階段——「見山不是山」的狀態。
當統計變得不再「熟悉」
碩士時期開始學習系
AI應用產業！
現在的AI已經有大量的數據能夠做「統計學」，智商已經飛越式成長！智商150～180沒問題！人類的下一代怎麼去競爭？是跟人爭還是跟AI爭呢？企業如何使用AI成未來的關鍵，到時比誰家AI如何去應用！
老實說在這個「少子化」的時代⋯我們該研究AI如何進入產業，要知道⋯台灣目前為止擁有一
本文探討紫微斗數的起源與應用，並闡述命理師的核心價值在於引導人生方向，而非僅止於過去的評斷。文章作者期許未來能以現代及GenZ的觀點重新詮釋紫微鬥數。
上回講了獨立樣本t test的運作原理，不過實際的計算上我們還是叫統計軟體跑。對使用者來說更重要的事情反而是──什麼時候我們該使用獨立樣本t test，以及在什麼條件下可以使用獨立樣本t test？
哈囉各位～今天來介紹的書的是：用統計學思維搞懂投資、商務與育兒
不過在進入正題前，一樣先問個小小問題：
你對「統計學」的第一印象是什麼？
如果你是在大學沒學過這個科目的人，抑或是和我一樣正在被這個科目追殺的人（快要被當了🥲）。或許對這個科目有不少刻板印象：
很難、聽起來很多計算、跟微積分或
在寫研究提案時，千萬別想著一口氣「解決全世界的問題」。先做一個 POC (Proof of Concept)，用最小的資源和最基本的版本，證明你的想法「可行」，才能說服教授或審查委員：「我這個提案有料！」
▋什麼是 POC (Proof of Concept)？
• 就是先做一個超
大數據時代，統計學如何引領數據革命？
在大數據的時代，數據的數量和複雜性以前所未有的速度增長，這對統計學提出了前所未有的挑戰與機遇。隨著互聯網、物聯網（IoT）、社交媒體和傳感器技術的迅速發展，企業、政府以及個人生成的數據量以指數級增長。這些數據包含了多樣化的結構，如結構化數據、非結構化數據（如文
在統計學、數據科學和商業分析中，預測技術是不可或缺的工具。它們幫助我們利用現有的數據，推測未來的可能走向。以下介紹 10 種常見的預測方法及其特點，幫助你選擇最適合的工具來解決問題：
1. 趨勢分析（Trend Analysis）
• 概念：通過分析歷史數據，找出長期的模式或趨勢。
•
碩士生的培養目標與學士階段有著質的區別。它不僅要求學生掌握更深的專業知識，還要求在實踐中解決複雜問題。以統計學與機器學習為例，碩士階段的訓練內容涵蓋從理論基礎到實際應用的全過程，這些經歷讓碩士生在職場中展現出更強的價值。以下幾個關鍵能力，說明碩士教育如何幫助碩士生脫穎而出：
1. 問題探索與解