賽場以外，咖啡沒有好與壞（賽場上其實也沒有，只有評分表是否高分）。
不同脈絡，不同系統，給不同的人品嚐，何以定義好壞？
咖啡師能做的不多，用心就夠。
There's no "good or bad" as such in coffee (Even in championship. The scores are only comparable to the judges calibration.)
There isn't a lot that a barista can do. The most important of all, is to make the coffee with your "heart".
After all, how do we judge whether it's "good or bad" when we have different origins, different techniques, and different people drinking the cup?
Photo by @di_travelingbean
#WBrC2017 #Champion
calibration定義 在 [情報] Calibration Curve - 精華區NTUCH-HW - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
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這大概是這次考試最後一份了，
剩下有關統計的東西，我只列了幾個點，剩下的大家就自己看吧～
（1）accuracy：一個測試結果（有可能為一次測量、或是多次測量的平均）與真值的接近
程度。
trueness：「一大群」數據的平均值，與真值的接近程度。（測量次數趨近無限）
兩者差別在於測量次數Ｎ，trueness 僅有系統誤差在主導，但 accuracy 可能有系
統誤差和隨機誤差兩個因素。
當 accuracy 定義為一次測量結果時，隨機誤差會完整貢獻；然而，當 accuracy 定
義為多次測量的平均時，隨機誤差所占的比例會下降，系統誤差所占的比例會增加。
（2）誤差傳遞中，各項誤差以平方的形式貢獻，因此誤差越大的項，對於最後運算結果的
誤差貢獻值越多。這個概念可以解釋有效數字的運算法則。
（3）差異檢定的目的，是要判斷實驗結果之間有沒有差異，這個差異能不能被測量的隨機
誤差解釋。其中，我們是在判斷零假設能不能被否決；但我們永遠無法接受零假設，
正如同我們無法證明一個被告人是清白的一樣。
t-test 分為三種：（計算 t 值 > 查表 t 值 => 駁回零假設）
a. 實驗值和真值的比較；
b. 兩組實驗值的比較；（兩方法的差異、兩樣品的差異、...）
c.paired t-test：要比較兩種方法的差異，但在樣品量不足以進行多次測量時，便
以多組樣品各測一次的方式，將各組樣品在兩方法下測得的值相
減，以扣除不同樣品濃度中隱含不同標準偏差的影響。以這些差
值的平均及標準差計算 t 值，以判斷兩方法有無差異。
（4）F-test：透過比較兩方法所得數據結果的變異數，比較兩方法隨機誤差是否有差異。
（5）Q-test：判斷一個值是否為離群值。
今天身體狀況不太舒服（倒）
大家加油！
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