今天早上開始為期四天的線上希塔療癒-基礎DNA朝陽班。學員中有媽媽，所以沛緹分享 #如何用希塔療癒教養孩子。

昨晚，幾乎全台灣的民眾都在為戴資穎加油，我們全家則是透過ZOOM觀看遠在印尼的IIMC頒獎典禮。我的孩子代表台灣，和30多個國家的3、400位的選手一同參與這場數學競賽。

孩子為台灣隊摘下銅牌，當國旗及孩子的名字出現在銀幕前，為他感到開心，也感恩造物主的美麗安排❤。

孩子一早LINE給導師，分享她這個消息，同時感謝導師在賽前為他加油打氣。💥無條件的愛及感恩是宇宙最高的振動頻率，

你也想知道希塔療癒如何輕鬆的運用在家庭、事業、關係...等，

歡迎報名沛緹的線上希塔療癒課程。

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假設你們到陌生的地方逛街，雖然很餓，但你不想隨便遇到一間餐廳就進去，也不願顯得優柔寡斷，所以決定只要走過，絕不回頭。

同時，你判斷出在另一半不耐煩之前，最多能逛到十間餐廳。在這個情形下，一個簡單的演算法，讓你知道該在第幾間餐廳停下腳步。

#運動場與情場數學皆成最大助攻

《婦女節閱讀之二》

”關於性別數據落差很重要的一點，就是一般來說並非惡意或是故意的，事實跟這些相反。這是一個數千年下來慣性思考觀點的結果，是一種不用刻意去思考的預設立場 ..因為當我們一般說到“人類”，我們預設的是男性”

(One of the most important things to say about the gender data gap is that it is not generally malicious, or even deliberate. Quite the opposite. It is simply the product of a way of thinking that has been around for millennia and is therefore a kind of not thinking... Because when we say human, on the whole, we mean man.)

一開始買這本書，我也不太確定這是否會是一個在論述女性如何被歧視的著作。雖然我也是女性，但總覺得這樣的論述好像幫助有限。但讀完這本得獎無數的著作後，我終於明白他為何如此受肯定。過去當人們講到性別差異和歧視，常常都是用形容或是講述歷史的方法，來佐證自己的觀點。這本書有豐富的數據資料，但作者用清晰易懂的例子讓他不枯燥。

這本書最重要的觀點，是當世界大部分的事物，包括物品，醫療，制度等等，以男性為預設立場來設計時，即便並非刻意的排擠，但因著男女需求的不同，自然產生了排擠作用。而女性在這些沒有考慮到他們需求的設計中，產生的效果就會打折，然後就會加強 “女性比較弱，比較麻煩” 的既有刻板印象。大家可以想像當你在做一個市場調查時，如果一個客群佔50 %，甚至超過一點點，我們還會把它看成 “特例”，或是 “利基市場” 嗎？

本書作者身為經濟學家，把這些社會科學所能找尋到的各種數據，做了一個相當完整的呈現。有很多甚至連我自己身為女性都不知道的。以心臟病為例，書中講到我們大部分人想到的症狀，是所謂 “好萊塢式的心臟病” ，就是我們常常在電視電影當中看到一個人，痛苦地捂著胸口。但書中講到有不少的一部分女性，他們心臟病發的症狀不是胸口痛，反而是腹部的一些不適或是頭暈，因著這些數據相對不被重視，不少的女性因為這樣而錯失搶救的先機了。

在各樣數據餵養人工智慧算法，把很多事物加速自動化之際，作者呼籲回過頭來檢視這些數據的完整性。所有做人工智慧的都知道，你丟什麼樣的數據進去，它就生什麼樣的模型出來。但作者也把這個看成是一個機會，因為其實要針對兩性都考量的重新設計不見得是容易的，但這時候機器學習可以幫助我們從數據當中，看出不同的模式，進而選出一個最優化的結果。機器本身是沒有歧視性的，所以如果我們重視數據的包容性，再加上科技的輔助，或許可以幫助我們事半功倍。但前提是，所有的決策當中，需要納入女性的觀點與聲音。

建議大家在讀這本書的時候，試著拋開我們在台灣的經驗，因為在很多的例子當中，身在台灣的我們可能不太容易想像 （包括落後國家女性沒有安全的廁所，女性難民受到的暴力威脅，等等）。作者在許多的訪談章中常舉一個例子（書中也有寫）：相較於男廁，女廁總是大排長龍，這背後的設計表面上看似公平，但仔細分析起來卻不見得是如此。這一段相信所有的女生讀了，都可以感同身受。

作者最後用一個很有趣的例子，來說明納入女性的觀點和數據，如何帶來突破。1997 年，在美國康乃爾大學有一場數學論壇，學者們試著要將數學理論上的雙曲空間在實體事件能夠展現出來。在場男性的數學家試著用紙張折出這些曲面 （很難吧）。一名從拉脫維亞來的女數學家 Daina Tamina靈光一現，立刻開始用打毛線做出針織作品，成功的將理論上的雙曲空間，用實體的方式呈現。當這個被歸類為女性化的經驗，在一個被歸類為男性化的數學學界中，帶出截然不同的視角時，新的一條路就這麼走出來了。

雖然這個世界還有很大的進步空間可以更加的包容，但我是抱持著正面的態度。當家中五歲小男孩看見我這本書的封面時，立刻問我 “為什麼上面沒有女生？” ，我給他看書的封面設計，女性圖像是隱藏的，並跟他解釋這本書就是在說明這件事。他似懂非懂的問“為什麼會隱形呢？應該大家都要在上面”

我相信下一代的孩子們，一定會創造一個更加包容整全的世界。

全文語相關圖片和中文版連結在部落格中👇
https://dushuyizhi.net/invisible-women-被隱形的女性/

#InvisibleWomen #CarolineCriadoPerez #Datascience #BigData #被隱形的女性 #大數據 #社會科學

數學課長年霸佔「高中生最討厭的科目」第一名
那數學老師心裡的os又是什麼呢？

全部都是真實經歷改編
數學老師字字血淚、邊哭邊演
主科老師最新力作：「想像vs.現實-數學篇」😂

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Title:
懂得加減乘除的人就是賭場機率專家？
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Subtitle:
為何機率咁簡單，卻需要電腦運算？
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Script:
上回提到，要預測長賭命運，就要計算EV；要計算EV，就要計算機率；要計算機率，就只需要數數目。

這當然只是故事的一部份而已，有些情況不是數數目就能了事，例如投注六合彩要麼中頭獎，要麼沒有中頭獎，只得兩個可能性，但我們不能因而聲稱中頭獎的機率為二份之一。這個例子與「擲毫要麼公，要麼字，因而機率各佔二份之一」的不同之處，在於擲毫的結果，一般我們會相信是均等，所以才可以使用「切蛋糕」法則。

賭場遊戲也有不少類似情況，例如骰寶（Sic Bo），俗稱買大細，每一局的結果，都可以分成「大」、「小」和「圍骰」三款。很明顯，一般人都會相信大和小的機率均等，但圍骰的機率卻相對低，因此，我們不會採用「切蛋糕」法則，聲稱這三款的結局各佔機率三份之一。

由此，我們需要更利害的方法——「強化版」樹狀圖。



 
強化版樹狀圖，將事件發生機率標記在分枝上，變相濃縮了沒差的資訊。以上方的樹狀圖為例，把擲不到1點的情況濃縮成一個情況，佔六份之五的機率，這有利計算擲出「圍一」的機率：




每一條路線，都是一個情況。每一個情況，都由數個階段構成。階段與階段之間用乘法連繫，情況與情況之間用加法連繫。

下一個階段？乘！　下一個情況？加！

由上圖可見，圍一的機率是 ，如此類推，圍骰包括圍一、圍二、圍三……圍六，總共有六個情況，因此圍骰的機率是 ，

（至此，我們僅用了乘法和加法。）

若以百分率表示，即 。

由於大和小的機率相同，因此從100%的機率之中，剔除了圍骰的2.78%，再各分一半，便是大和小分別的機率了。



大和小機率分別是：

（終於用齊加減乘除了！）

有了強化版樹狀圖，你便能進一步將隨機事件濃縮地考量，以百家樂（Baccarat）為例，你從維基百科（Wikipedia）搜索到百家樂「莊、和、閒」三款結果的機率：



（節錄自：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%99%BE%E5%AE%B6%E6%A8%82）

 
根據圖表，莊勝的機率是0.458597。留意這個用點數表示機率的方法，是分數和百分率以外表達機率的常用方法，點數的好處是方便運算。例如，連開三口莊有三個階段：第一口莊、第二口莊、第三口莊，根據強化版樹狀圖的乘法理論，連開三口莊的機率可這樣計：

0.096448089這個數字代表了什麼呢？你需要將它乘以100，得出9.6448089，它就變成百分率了，即大約有9.64%的機率（接近一成）會連開三口莊。

點數 × 100 = 百分率(%)

不難看得出：賭局規則越複雜，機率便越難計算。以百家樂為例，補牌規則相當複雜，加上莊勝只能賺取0.95注，勝率以人手來計實在太繁複，這就是電腦出場的時候了。大約的流程是：先寫一串電腦程式碼，教電腦了解賭局的規則，然後由電腦取代人手，列出所有可能性，再由電腦數數目，以分蛋糕法則計算機率。但由於寫程式太過複雜，在這入門課就只略述至此。
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Ａ ── 會考 Additional Math 附加數學
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Ａ ── 高考 Applied Math 應用數學
5** ── DSE Math 數學
5** ── DSE M1 數學延伸部分(一)
5** ── DSE M2 數學延伸部分(二)
Ａ ── IAL Core Math 1 2
Ａ ── IAL Core Math 3 4
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Ａ ── IAL Mechanics 3
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Ａ ── IAL Statistics 2
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《賭Sir數學戒賭》糸列
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