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台灣屏東長大,北漂到台北的小墨魚
慵懶貓系的小墨魚:數據外的日常觀察
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小墨魚,一位白天擅長資料分析與統計建模的數據工作者,夜裡則沉浸在書本與文字裡,透過閱讀與寫作與世界對話。工作之餘,也兼職統計家教,協助學生理解複雜的統計概念與軟體操作。這裡記錄我的書評、生活觀察、科技碎念,有時也寫下關於時間與情緒的小片段。願這些文字,成為我們在日常中相遇的溫柔片刻。
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慵懶貓系的小墨魚:數據外的日常觀察
2025/10/04
基因的藍圖:為什麼極端身高不會被完全複製?
為何身高與父母差異甚大?本文深入探討身高的多基因遺傳本質,解釋基因型與表現型的分離,以及減數分裂的隨機性如何導致「迴歸趨中」現象。引用 Yengo 等人(2022)和 Lin 等人(2017)的權威研究,揭示即使在高大的父母與家族性矮小症中,身高變化亦受數千基因微小效應和隨機組合影響。
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統計
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身高
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父母
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慵懶貓系的小墨魚:數據外的日常觀察
2025/10/02
從生男生女,看懂統計學與機率學的愛恨情仇
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。
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統計
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機率
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新生兒
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慵懶貓系的小墨魚:數據外的日常觀察
2025/09/30
從直覺到人工智慧:看懂機率如何描繪不確定世界
我們每天都在問:「這件事發生的機會有多大?」這個問題的答案,就是「機率」。它是一個介於0(絕不可能)與1(必然發生)之間的數字,是我們在未知中評估風險、做出決策的導航儀。然而,這個看似簡單的數字,背後卻有著豐富的哲學內涵與嚴謹的數學基礎。讓我們從它的思想源頭開始,逐步理解它的現代面貌。
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統計
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機率
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古典機率
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慵懶貓系的小墨魚:數據外的日常觀察
2025/09/29
搞懂台灣碳權與碳費:用數據思維破解碳定價密碼
為什麼企業開始為「空氣」計價? 想像一下,你是一家製造業的老闆,過去生產成本帳上列的是原料、水電、人事。但從今以後,你的帳本上可能會多出一項令人頭疼的支出:「碳費」。為什麼原本看不見、摸不著的「碳」,突然間有了價格,成為企業必須精算的成本?
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碳權
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碳交易
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碳定價
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慵懶貓系的小墨魚:數據外的日常觀察
2025/09/28
告別Anaconda!邁向Python老手必學的三大環境神器:pyenv, Poetry, pipx
想告別 Anaconda 的臃腫與 requirements.txt 的版本衝突嗎?這篇文章將帶你認識 pyenv、Poetry、pipx,這三個業界主流的 Python 環境管理神器。透過簡單易懂的「廚房比喻」,帶你用最專業、最輕巧的方式,徹底解決開發痛點,讓你的程式碼之路從此順暢無阻。
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Python
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套件衝突
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虛擬環境
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慵懶貓系的小墨魚:數據外的日常觀察
2025/09/28
什麼是 Nginx?從反向代理談起
在現代網站架構中,Nginx 幾乎是後端工程師必備的工具。它不僅是一個高效能的網頁伺服器,更常被用作 反向代理伺服器,協助網站應付龐大的流量、保護內部架構,甚至提升安全性與效能。但在深入 Nginx 之前,我們先來理解一個核心觀念:為什麼叫「反向代理」,而不是「正向代理」?
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Nginx
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反向代理
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負載平衡
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慵懶貓系的小墨魚:數據外的日常觀察
2025/09/27
讓氣候變遷成為「經濟學問題」的人:諾貝爾經濟學獎得主威廉·諾德豪斯
當我們談論氣候變遷時,通常會想到科學家、環保團體,或是各國政府的減碳承諾。但你可能不知道,一位經濟學家憑藉他獨特的視角,徹底改變了這個議題。他就是 2018 年諾貝爾經濟學獎得主威廉·諾德豪斯(William Nordhaus),一位將氣候變遷從「環境問題」轉變為「經濟學問題」的傳奇人物。
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威廉諾德豪斯
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諾貝爾經濟學獎
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氣候變遷經濟學
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慵懶貓系的小墨魚:數據外的日常觀察
2025/09/27
網站後端語言的生態圈比較分析:為什麼配套工具(技術棧)會不同?
想像一下你要從臺北運送一批貨物到高雄,你可以選擇高鐵、火車、卡車,或是自己開車。每種方式都是「運輸」,但它們的工具、路線和效率完全不同。 網站後端語言也是一樣,它們的目的都是「處理資料與回應請求」,但採用的工具和運行方式各有特色,這就是所謂的 「生態環境」(Ecosystem)。 一、 四大後端
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後端語言
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網站架構
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網站框架
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慵懶貓系的小墨魚:數據外的日常觀察
2025/09/27
統計分析中的「權重」是什麼?為什麼它如此重要?
在閱讀統計報告或新聞民意調查時,你很可能看過這樣一句話:「本數據已經過加權處理」。你是否曾好奇,這個「加權」到底是什麼魔法?為什麼分析師要刻意去調整數據的影響力? 這篇文章將用生活化的例子,帶你徹底理解「權重」的奧妙。我們不僅會談它「是什麼」,更要談「何時用」以及「怎麼用」
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權重
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抽樣
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慵懶貓系的小墨魚:數據外的日常觀察
2025/09/26
大數據研究的魔法:三種傾向分析後的的迴歸模型怎麼跑?
在流行病學與大數據分析領域,傾向分數分析(Propensity Score Analysis, PSA)就像一根魔杖,能幫助我們在混亂的資料中,為研究個案找到一群「天生我才、與你相似」的對照組。但找到對照組或調整好資料後,下一步該怎麼做? 這篇文章將為你解鎖三種最常見的傾向分數後續分析方法
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傾向分數
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流行病學
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大數據分析
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