先前和 歐陽立中 老師,常常在網路耳聞彼此,去年終於有機會認識老師,也在活動相遇,八月一日時,他正式卸下十年高中老師身份,轉而當起自媒體、爆文寫作教練,短短一週,線上課程已經賣出1000份,他看到了何種趨勢?為何勇於選擇離職?
凱倫也正好在8月底揮別6年的記者身份,決定要好好朝個人品牌邁進,兩人進行了深度的對話,交換想法,並鼓勵想朝個人品牌邁進得人,率先累積自己的實力!
當然我們也各自分享了自己的寫作心法,歡迎點擊留言區的連結,來收聽精彩內容!想透過寫作打造自己的個人經濟,可以上1號課堂《斜槓複利》課程唷!
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DrP看時事:即將由藍轉紅的加州!?
加州身為全美最多人的州、世界第五大的經濟體、還是民主黨最大的淨土,但是在州長改選的民調上,已經悄悄來到五五波,由藍轉紅的變天機率不小。改選制度很簡單,有兩個問題要回答:1. 州長留或不留?2.參選人中你選誰?若一半以上的人說留,那麼州長Safe,加州持續抽大麻、課重稅、保障非法移民、推動電動車,繼續和紐約比拚誰才是自由派的殿堂。若沒過半,則州長換人,加州變天,然後第二個問題票數最多的人,哪怕得票數連25%的支持度都不到,只要比對手多一票以上,就是新任的加州州長。這是加州州長改選的大Bug,難怪過去幾乎每任州長都會遇到改選,也因此不少人抱怨改選制度不公,步驟過度鬆散,隨便都可以讓州長下台。
這樣說法乍看之下或許有些道理,但是至今成功讓州長下台的例子也只有復仇者阿諾史瓦辛格一人,再無二例。若真要說加州即將變天的主要因素,只能用「天時地利人和」六個字形容。
加州現任州長Newsom在2018年當選加州州長時以61.9%的得票比率,大勝只有38.1%共和黨的John Cox(題外話,他這次也要參選),甚至加州自由派和保守派的比例是2:1。原本Recall Newsom這口號只在零星的保守派人士圈子裡晃晃,沒想到疫情來襲,加州微封州的狀況,讓這些人向法官申請延長四個月的聯署時間。在去年十一月,州長被拍到在疫情險峻微封州的情況下,一方面要求加州居民乖乖待在家吃烤雞,避免群聚和家人過節,一轉頭卻和加州醫療協會CMA的醫師團現身米其林三星餐廳French Laundry慶生,還全程都不戴口罩。此舉激怒了已經半封城快被封到爆炸的加州居民,民意沸騰,多方都譴責州長雙重標準,成為Recall Newsom的最佳助選員,也讓聯署人數瘋狂暴增,順利通過門檻。
46位候選人中呼聲最高的是保守派電台節目主持人,非裔的Larry Elder,今年69歲,美國近年來政治的新趨勢就是沒有太老只有更老,拜登都78歲了,69歲開闢政治的新疆界也還真的不算太晚。Larry Elder在一般選舉上近乎不太可能出線,卻因為這次改選而有機會上位,對那些長期在民主黨執政下的保守派人士無疑是找到救命稻草,把過去幾十年來不管怎麼投自己的聲音都會被埋沒的憋屈在這次改選中都發洩出來。Larry Elder算是相對激進的保守派人士,支持小政府、反對給予非法移民醫療資源、認為系統性的種族歧視不存在,認定加州無業遊民問題、高賦稅、高犯罪率等都是民主黨惹的禍,更信誓旦旦的說,一旦當選,將直接取消加州的口罩和疫苗規定。
另一名呼聲不小的參選人則是年僅29歲的地產網紅Kevin Paffrath,是我大學學弟之餘XD,也是一名地產大亨兼斜槓YouTuber。平日的YouTube頻道涉獵範圍頗廣,從理財知識、股市行情甚至信用卡點數都能聊。雖說他是民主黨出身,卻表示自己在議題上偏中間,認定自己能解決加州遊民問題(具體怎麼解決沒說),還說要讓州政府運轉無比透明,每天都上傳社群媒體和YouTube影片,只差沒叫你看完後別忘了按讚訂閱和開啟小鈴鐺。
加州至於變天與否,十來天之後即將見真章,全加州居民應該都跟我一樣,正在剉咧等。換作是你會想換州長嗎?留言來告訴我吧!
PS...想看其他更狂的參選人請點這裡:bit.ly/3gTwlXM
#DrP看時事 #加州州長 #加州改選 #五五波選情 #每週五準時上線 #圖片取自LATimes
此篇同步發表於部落格:bit.ly/3zH2Aki
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#日漫在法國數十年發展 #電視動畫來助攻 🇯🇵🇫🇷
在台灣,日本漫畫的市占率高達九成,日漫的表現形式對我們來說一點也不陌生,灰階網點、沾水筆線條、斜格破格應用,幾乎已成為我們對「漫畫表現」的既有想像。
表現形態相對極為不同的法語漫畫市場,過去多半以平穩的四段布局、48頁精裝彩稿聞名,目前也已大大接受了日漫的圖像敘事。日漫在法國經歷了數十年的發展,2010年法國成為 #世界第二大日漫消費國,如今的日漫市占率更攀升到近四成(2020年相較前年便漲了18%),且銷售額仍有大幅成長的趨勢。
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70年代,彩色電視機剛普及不久,法國電視台的Anime熱潮來得特別兇猛,《#金鋼戰神》、《#宇宙海賊哈洛克船長》、《#小甜甜》等作品引進,使觀眾對日本漫畫與動漫造型也逐漸熟悉起來……
而日漫在法國真正享有普遍商業上的成功,得歸功於1990年12月電視節目《多蘿帖俱樂部》所播映的《#七龍珠Z》系列。這個節目自1980年代末即專門播映日本動畫,1988年就播出了前作《七龍珠》,不過內容多有修改。
格雷納出版社因為《#阿基拉》的好評對日漫有了信心,1993年決定買下《七龍珠》的原作版權,也進一步引入其他動畫原作如《亂馬1/2》,逐漸成為法國日漫出版社的權威品牌,更帶動了其他出版社對日漫的興趣……
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理財鬼故事|如何慎選夥伴的2個關鍵 避免踩到地雷 苦了自己
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剪輯- 林峰志
00:00 理財鬼故事|如何慎選夥伴的2個關鍵 避免踩到地雷 苦了自己
00:25 鬼故事又來囉
04:06 狀況一:對自己的決定不負責任
04:18 狀況二:當收租順利後卻抱怨美金匯率不好
04:27 狀況三:不如預期時卻打悲情牌
05:38 慎選合作夥伴要點一
05:54 慎選合作夥伴要點二
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品希學長本身對投資理財有興趣,
於是在2008年金融風暴時決定投入股市。
但10年過去,
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因此決定加入學苑進行學習。
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透過8種天賦 打造黃金自動化團隊Feat:艾兒莎
你是否經常尋找合作夥伴卻不這麼順利呢?思考
沒關係,今天我們又邀請到了艾兒莎
不同的是我們今天要聊的主題是天賦
很好奇身兼多職的的艾兒莎🤩
平時是如何建立自己的工作團隊呢
而當透過了解天賦後,對艾兒莎又有什麼幫助呢
沒錯喔!天賦能量就是有這個魔力🪄
讓彼此更快速知道對方的tone調與性格特質💪
也讓自己可以更快找到適合自己的目標
成功之路才不會繞遠路🏆
當你了解天賦系統
就能更加順利找到合作夥伴囉🤝
🎬 https://youtu.be/MrsPoVA_mmQ
00:00 透過八種天賦 打造黃金自動化團隊
00:26 什麼麼是天賦?
01:23 解密艾兒莎的天賦
01:42 八大天賦的代表人物與特質
04:27 天賦QA-對於報表工作如何更有效率
06:00 天賦QA-如何找到適合的合作夥伴
07:40 天賦QA-經營自媒體糾結的地方
08:59 天賦QA-天賦容易孤單、做自己該如何平衡
11:03 艾兒了解天賦後的收獲
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趨勢線斜率 在 在Excel圖表中加入趨勢線的解讀方式,以及相關的數學問題… 的推薦與評價
這時將折線圖加上「趨勢線」,選擇「線性」,並顯示公式, ... 直線方程y = f(x) = mx + c中,m就是斜率也就是加減的百分比,所以答案根本已經直接給 ... ... <看更多>
趨勢線斜率 在 我和Excel有个约会3 - 如何设定趋势线方程式的Y截踞距(国语) 的推薦與評價
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我和Excel有个约会3 - 如何设定 趋势线 方程式的Y截踞距(国语). 2,013 views May 13, 2017 … ...more ...more. Show less. ... <看更多>
趨勢線斜率 在 [程式] 關於Excel中趨勢線的R^2 - 看板Statistics - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
[軟體程式類別]:
Microsoft Excel 2007
[程式問題]:
線性迴歸的公式問題
[軟體熟悉度]:
熟悉
[問題敘述]:
想藉由程式給出的數值做進一步分析,卻不知道該怎麼下手。
一般的單變數線性迴歸公式在高中數學課程中已有提及:
迴歸直線的斜率、y 截距、相關係數的公式及意義。
在分析數據時偶爾會先規定好 y 截距(例如已知二變量成正比),
Excel 也有提供這個功能,而且仍能算出一個「R^2」,
但此時這個 R 與原始數據的相關係數並不相同。
(至於斜率則確定是由最小平方法決定:Sum(XY)/Sum(X^2)。)
經過測試,前述的「R^2」的公式如下:
<XY>^2-<X^2><Y>^2 + 2b * (<X^2><Y>-<X><XY>) - b^2 * (<X^2>-<X>^2)
-------------------------------------------------------------------,
<X^2>(<Y^2>-<Y>^2)
其中 b 是預設的 y 截距,<Z> 代表數據 {Z_i}_{i=1}^{n} 的平均值。
若考慮的是「Y 與 X 應該要成正比」,即 b=0,
則「R^2」的公式簡化為
<XY>^2-<X^2><Y>^2
--------------------。
<X^2>(<Y^2>-<Y>^2)
已經知道的是:R^2≦1,且隨著 b 而變化的最大值就是相關係數^2。
如同一開始所說,想要針對 R^2 這個數值去分析數據,
但是卻遇到 R^2 可能出現負值(這點由公式可簡單看出),
所以似乎難以將它詮釋成與「相關係數」類似的概念。
那到底應該怎麼去詮釋才合理呢?
以上就是想問的問題。因為關於統計大概只知道
高中程度+能用微積分計算一些分佈,所以寫得可能不是那麼專業,
還望各位大大海涵並先謝謝各位指導。
[題外]:
打完才發現我並不是對程式碼有問題,這樣的話分類在程式真的對嗎?
不對的話請告訴我,我會改標題。
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 61.230.122.4
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1483264557.A.71F.html
擬合用的模型是 y=ax (這就是手動規定 y 截距=0)
極小化 Σ(y_i - a*x_i)^2 得到 a=[Σ(x_i*y_i)]/[Σ(x_i^2)]
不過至少物理上這個做法滿常用到。
因為很多模型已經確定是正確的,例如測量一物體的密度:D=M/V。
在校正過所使用的儀器後,
1. 把測得的質量對體積作圖,計算迴歸直線斜率。
2. 把測得的質量對體積作圖,計算最佳過原點直線的斜率。
3. 對每筆數據計算 M/V,再求其平均。
以上三個方法應該都可行,只是今天剛好選了2而已。
還是說這個方法就是胡說八道而已呢?
※ 編輯: Vulpix (61.230.122.4), 01/02/2017 13:08:51
我想應該是我的說法有問題……
Excel 給了 R^2,
但沒有一個地方找的到公式,那個公式是我自己嘗試幾筆數據後歸納而得。
(也經過多筆隨機產生的數據驗證過,所以程式給的 R^2 就是這麼算的。)
目前遇到的數據若真的「應該」成正比,那用這個模型擬合的效果其實不差。
而 R^2 也頗接近 1,通常也比相關係數^2小。
但是「從公式來看」,R^2 有可能是負值,
所以不應該單純以相關係數的角度去詮釋它。
甚至,它似乎應該當成某種更廣義的東西,但那到底是什麼?
經過配方,公式可改寫成:
R^2 = r^2 - (σ_X/σ_Y)^2 / <X^2> * (b-"最佳b")^2
其中 r 是 Pearson 相關係數,
σ_Z 表示 Z 這組數據的樣本標準差,
"最佳b" 則是一般線性迴歸所得的 y 截距。
※ 編輯: Vulpix (61.230.122.4), 01/02/2017 18:49:06
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