統計學
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統計學從來都不是為了「計算而計算」，它的價值在於幫助我們在不確定性中做出可衡量的判斷。當數據規模巨大時，我們不是拋棄統計，而是要調整戰略，讓它更好地服務於業務場景！
核心觀點：從「嚴謹推論」轉向「實務效益權衡」
在大數據環境下，資料量大、更新快速、來源複雜，這使得傳統統計推論所依賴的假設（如隨
今天我們要深入探討一個超級重要的知識點，那就是在「統計學在大數據中的應用（L22301）」這個大背景下，我們的老朋友——敘述統計（Descriptive Statistics）——面對大數據環境時，遭遇了哪些嚴峻的挑戰與限制！
敘述統計（像平均數、中位數、標準差）是我們分析數據的「第一道防線」，用
本文以教育統計學觀點說明，大學考試成績僅能預測短期學業與職涯表現。長期職涯受個人努力、環境與機運等變數影響更大。與其比較他人，不如了解自己想要的生活與可運用的籌碼。
目錄
打破迷思：普通人真的用不到數學嗎？
數學的三個層次：生存、思考、創造
普通人可以做出的貢獻
需要學到什麼程度？
實用建議：如何有效學習數學
一、打破最大的迷思 💭
迷思：「我又不當數學家，學那些有什麼用？」
這個想法有個致命盲點：把「做數學研究」和「用數學思維」混為一談了。
作為發展經濟學家，遇到的天字第一條問題，便是人類為何需要發展。人類為何要提升收入？難道有錢可以讓我們變得更幸福嗎？
雖然站在經濟成長的觀點來看，臺灣人雖然整天都還是過得很不爽，但跟戰後初期的物質生活相比，臺灣人的生活提升了很多，而且臺灣人每天都在想著賺更多的錢，我覺得大部份臺灣人心裡應該是支持「收
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「鐵砧-7」的六條液壓驅動節肢在鏽蝕土壤中穩定駐鋤，傳感器陣列以戰術掃描模式監測著「泣血谷」前沿。酸雨持續侵蝕著它的複合裝甲，奈米塗層正在緩慢自我修復。戰場記錄顯示，過去72小時內，異常生物體的攻擊模式出現統計學上的顯著變化。
「警報。偵測到新型生物信號特徵，代號『電擊種』。」「短劍-22」的數據
探討奧卡姆剃刀哲學原則，解釋其在資料科學和機器學習中如何轉化為「模型簡約原則」，以及闡述「過度擬合」現象。文章介紹了AIC和BIC兩個量化模型簡約的統計工具，並提供從哲學思維到實際應用的全面指南。
統計學家Andrew Gelman跟他的合作者Aki Vehtari先前寫了一篇文章叫過去50年最重要的統計思想是什麼？（What are the most important statistical ideas of the past 50 years?》。
這幾天，為了算貓咪躺躺，真的可說是「廢寢忘食」！
其實所有的這些事情，只是為了確定我看到的現象有沒有可能就是一種假象而已。嗯，就是那麼龜毛！
不知道大家有沒有聽說過一句話：只要找夠多因子來看，總會看到有一點相關。
就為了確定不是假象，搞了整整一天！
你是否常聽到「生男生女機率是50%」？本文透過生活化的例子，深入淺出地解析機率學與統計學的核心差異，解釋為何實際數據會出現偏差，以及兩者如何相輔相成，幫助我們更精準地理解世界。
