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同時也有16部Youtube影片,追蹤數超過12萬的網紅朱學恒的阿宅萬事通事務所,也在其Youtube影片中提到,用民調判別民意走向,才能有正確的選舉方式。從科學角度,探究民意,才能夠掌握民意。 藍營每次都無法掌握民意,甚至還使出過蓋牌通通都不信的大家閉上眼相信我之術,最後不但大敗,而且還敗得比民調還慘。組頭都比政治人物相信科學呢! 請大家仔細思考吧。 民調以一個社會科學來講 它的科學性在哪裡 為什麼現...
平均絕對離差 在 胖胖麻 Instagram 的最讚貼文
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平均絕對離差 在 兒物 Instagram 的精選貼文
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平均絕對離差 在 ???????ℯ Instagram 的最佳解答
2021-09-16 10:43:41
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平均絕對離差 在 朱學恒的阿宅萬事通事務所 Youtube 的精選貼文
2021-07-19 07:30:45用民調判別民意走向,才能有正確的選舉方式。從科學角度,探究民意,才能夠掌握民意。
藍營每次都無法掌握民意,甚至還使出過蓋牌通通都不信的大家閉上眼相信我之術,最後不但大敗,而且還敗得比民調還慘。組頭都比政治人物相信科學呢!
請大家仔細思考吧。
民調以一個社會科學來講
它的科學性在哪裡
為什麼現在我們會說
民進黨現在執政幾乎完全看民調來做事
當初你是怎麼樣接觸民調
民調 因為我念政治系
那我是1975年念政治系
正好是美國行為主義的革命
民調其實就是
可以這麼講就是近百年社會及行為科學的結晶
因為我當時在念大學的階段
正好接觸到這一個行為主義革命
我非常投入到這個裡面
因為一般對政治學的了解都是傳統政治學 對啊
我們講的政治學是科學政治學
也就是說是政治科學
Political science
就量化的研究方面最出名的那當然就是
我們講說政治態度與行為的研究
以前我們不叫民調
民調比較像說是市調啊民調這些東西
不過無論如何
我講比較簡單一點
民調作為一個科學它的根據是在於說
它有嚴謹的統計學的基礎
然後有嚴謹的社會科學研究法的這些測量方法
那麼結合起來
然後再加上這個心理學
社會心理學 人類學等等等等
這些所謂其實是一個科技整合的東西
民調作為一個目前這個
了解一般社會大眾的政治態度和行為
做一個科學工具來講那是非常成熟的
董事長我可不可以問一下
因為你知道我們學電機的時候
物理有一個叫海森堡測不準原理
行為科學呢在調查方面
有沒有類似這樣狀況
因為我先講我見過很多很惡質的民調方法
他根本沒做民調
他就是打給你
我告訴你喔 這個我們今天要做個民調
但我告訴你朱學恒是一個徹頭徹尾的人渣
請問你支不支持人渣來選立委
像這樣子的干擾行為
在民意調查裡面
這個董事長是專家你要怎麼去隔離
isolate這一類的變數
而不會導致民調變成是誰做就可以操縱
我題目設計就可以操作 這要怎麼辦呢
我跟你講這很簡單
如果是蓄意要做假民調
那種就沒有什麼科學的可談
它不是科學 不是科學
所以假民調或劣質民調是很多的到處都是
如果你要講說憑什麼我要講我們這個是真正的民調
民調的過程裡面也會碰到很多
有些人故意惡作不表示真實態度
對不對 對
可是我用一個簡單的理論講
你可能也聽過大數法則
所謂的大數法則簡單講就是說
當你的樣本足夠大的時候
你的樣本所得到的一些估計值
比如說平均數
它會跟跟母體平均數會幾乎完全一致
那如果你的樣本夠大怎麼樣叫夠大呢
以目前來講其實100個樣本都相當大
100個就夠大啦
那我們都要求1000個以上的樣本數
比方說在我們說在百分之九十五信心水準的情況底下
我們希望因為任何調查都會有誤差
我們希望你這個誤差不會太大就正負三
在正負三的這樣的一個誤差範圍之內
我們是可以接受
那樣本那隱含的說樣本會多大呢
就是1068
1068個隨機取樣的樣本得到的
那它的估計母體的這個誤差
我們大概就是正負三
我的意思就是說
談民調的精準度要先撇開所謂假民調
假民調沒辦法去談
就完全沒辦法就跟玄學一樣
他是故意做假民調根本沒做民調對不對
沒有做民調宣稱做假民調然後還有數字
那他絕對不會把他的樣本拿出來給你看
那但是正規的民調
一定是經由這樣的一個非常嚴謹的程序
得到的一個就是抽樣完之後他還會訪談
訪談之後呢所得到的一個結果
你知道我從小到大
其實對政治不是那麼感興趣
我最近幾年才開始注意政治因為工作的關係
是從什麼時候開始民進黨才把
民意調查或是數據化的政治科學
當成那麼重要的一個施政依據
而不相信自己能夠聆聽民眾的聲音
那這個事情我覺得最近很嚴重
就民調不跌
他根本不在乎你在那邊靠北什麼東西
他認為都假的
這個狀況演變我覺得可能跟您當年的民進黨也不一樣
這個是怎麼一回事
這個我倒是可以提供你一個非常重要的理論跟經驗
理論是什麼
有一位非常...叫??一個德國人
他曾經講過一個好的政治人物
他必須具備一種能力
就是說能夠預期民意反應的能力
能夠預期民意反應的能力
不但是專制的君主也好或者是這個
民主國家的元首總統也好
都應該具有這種能力
因為這樣才能夠知道民心知道民意
民心之所向
但是這個
民調其實是可以補足這些政治人物的不足
因為天縱英明的這種政治領袖很少見
一般的這種很平庸的這些政治人物要怎麼樣去了解
影響民意在哪裡
你比方說好了 美國這麼大一個國家
美國總統怎麼了解美國選民的意向是什麼
當然是民調
除了民調還有什麼
那民調就是一定要很精準的民調
所以美國歷屆總統沒有一個不重視民調
所以重視民調不是一件錯誤的事情
在台灣才很奇怪
台灣在批什麼民調治國
這是一個完全錯誤的這是一個威權心態很重的
或者是對民調不了解的人講出來的話
你當然講說這個市井小民
比方說菜市場 夜市啦
那是輿情應該去搜集應該去了解
但民調跟這個輿情沒有互相排斥 沒有互斥
民進黨對於民調的態度
特別是過去 我講過去這5年好了
我覺得是跟過去是不一樣的
跟更長遠的過去是不一樣的
小英當政之後我有一個感覺
民調高她就很高興 民調低她就怪民調
我最後簡單的問一個問題
以游盈隆老師過去5年的民調的經驗
你覺得2022年民進黨好不好選
當然不好選
民進黨的政黨支持度
是一個很敏感的指標很好的指標
在測量政黨的社會支持
現在是最低的時候
民進黨次低的時候是在2018年的11月12月的時候
那時候就是慘敗的時候
慘敗的時候就是23
現在選戰都還沒開始你就已經22點幾了
怎麼可能好 不可能好
所以你現在要收拾殘局嘛
民進黨政府要怎麼樣收拾殘局來避免2022全軍覆沒
或者是2022能夠勉強維持目前兩都四縣市的局面
可不可能不知道
那顯然是一場苦戰
直播日期:游盈隆6/30
直播連結:https://www.youtube.com/watch?v=vxDJ45oODCE -
平均絕對離差 在 Lee Winly Youtube 的精選貼文
2021-05-01 02:51:0928-03-2021 延續未完之旅 (元朗至藍地)
‼️山貝河畔(元朗西巴士總站)-›大棠村-›楊家村-›黃泥墩水塘-›神仙轍-›竹篙屻嶺北脊再往西過旁邊山脊-›沿脊去藍地水塘-›虎地上村‼️
?全程大概13km
⌚慢腳的我 約7小時
?元朗西巴士總站
2⭐輕鬆玩樂保育智識團
邊度跌低,就邊度爬番起身
上次突發輕微中暑加風吹到爆頭加入黑,緊急搵路撤離,今日我哋去返撤離嘅路口, 原來日頭呢條路係咁㗎, 延續我哋藍地之路
話說依家中午時間日曬真係飲多咗水,尤其係青山嘅鄰居,基本上地形差唔多乾煎,不過叫做有啲路有啲樹陰, 而且浮沙碎石,跣嘅程度比青山更恐怖??
樹苗請勿踐踏破壞
請大家行山露營都增加自己自然環境知識先好去,我都曾經去咗一個唔應該去嘅石澗 ,唔係話你想去就去,有啲嘢係要留意返,人類唔係大曬嘅,有陣時有啲地方係人哋嘅資源,有啲地方係要養殖,有啲地方需要休養,唔係你話鍾意去就去,所以大家要注意,樹苗請勿踐踏破壞,佢哋雖然唔識得講嘢,只係一個地方,但係唔代表唔需尊重
越熱門越唔去,越冇人先去,新朋友好 驚訝我哋星期日點解呢條路無人嘅,因為我哋只行小路,人多我哋絕對唔會去, 即使個地方名大家好似好熟,但係我地係啲路係唔會有人行,哈哈哈哈
亦都係因為行小路大家先發現呢個地方咁靚
其實所有的山對我來講都是美㗎,不美是人心問題,山脈山林是我最愛的, 亦是我覺得最美,比在自己家更舒服 感覺上我其實就應該居住在此
原本諗住今次 順便特訓 ,想行快啲,點知大家全是同路人喜歡 欣賞山脈山林,於是最後都係比慫恿不停 影相同埋真係坐喺度去感受大自然的聲音???
最後去到藍地水塘,原本就咁自拍咗兩張就走,跟住見到兩批ig男神女神喺度影相,我唔係特登睇人哋手機,咁啱見到影得好靚,我就大大聲叫住團友們 ,我哋又影番張,團友們話我咁大聲畀人打唔識我????於是我哋就影陣,一啲都唔ig女神既????
最後最後,認真睇返時間,其實我一啲都唔慢呀,我平均時速其實都有3-5km,只不過我停低影相食野嘅時間多,除番開曬先變咗得2km咋嘛,成日話我慢慢慢,嬲呀????
12pm 山貝河畔(元朗西巴士總站)
1pm 楊家村
1:40pm 黃泥墩水塘
2:40pm 竹篙屻嶺北脊再往西過旁邊山脊
6:20pm 藍地水塘
7:10pm 虎地上村
更多的照片可遊覽 : 行山, 大自然 hiking, nature (2021)
https://www.facebook.com/media/set?se...
行山, 大自然 hiking, nature (2014~2021)
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HONG KONG 香港遺跡 香港街拍 (2013~2021)
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sunset(2008~2021)
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#黃泥墩水塘 #神仙轍 #藍地水塘 #樹苗請勿踐踏破壞 #行山好去處
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#垃圾自己帶走
#行山 #行山人士 #行山打卡 #香港行山
#travel #hiking -
平均絕對離差 在 SBD Taiwan 邱個 Youtube 的最讚貼文
2021-01-11 19:00:11#彈力帶 #SBD怪獸Podcast
彈力帶妙用無窮!他的好處與原理解析!
➤ 變動強度的彈力帶特性。
➤ 自由重量動作特性,越接近肢體完全伸展的動作角度,力量是最大的。
➤ 深蹲有個Sticking Point (障礙點)
➤ 最大肌力,其實就是Sticking point弱點的最大肌力。😎
➤ 彈力帶可以解決這個訓練限制。
➤ 第一大功效:加上彈力帶可以提供超越最大肌力的變動強度,全程動作都接受挑戰。
➤ 第二大功效:彈力帶可提供【爆發力訓練】
➤ 最大肌力的30%~80%重量,適合拿來訓練爆發力的速度訓練。
➤ 變動強度,彈力帶提供加速出力的
➤ 綁上鐵鍊也有同樣變動強度效果,但是鐵鍊很吵,也需要比較多的穩定度。
➤ 彈力帶固定在下方(使用40kg以上的壺鈴或是啞鈴)會比較穩定。
➤ 要注意彈力帶的綁法,要平均固定,安全穩固。
➤ 彈力帶還可以徒手操作:前抱式徒手深蹲,繞過肩膀扛著深蹲。
➤ 彈力帶:引體向上的輔助,最好用的就是中小型Size,需要更高阻力就加上更多條。
➤ 爆發式俯地挺身,將彈力帶繞過肩膀。
➤ 西岸槓鈴(West Side Barbell)也使用非常多的彈力帶做訓練:變動強度,高速離心。
➤ 離心加速,在重複訓練過程中,算是進階動作。
➤ 老師旅行短期出差,會在行李箱裡面準備兩條彈力帶,一細一粗。
➤ 壺鈴擺盪綁上彈力帶,壺鈴酒杯蹲也可以綁上彈力帶。
➤ 彈力帶的方向性與變化性是長期訓練的多元發展所不可或缺的。
➤ 帶個彈力帶去上班?Grease the groove一下
➤ 彈力帶適合拿來做肌肉啟動/復健相關,相對安全。
➤ 彈力帶也適合長輩,可以偷渡一些阻力訓練給現階段反對重量訓練的長輩們。
第二主題:勞力密集工作者的訓練矯正?如何改善
➤ 勞力工作者的惡性循環,越做越吃力,受傷風險與纍積性的壓力,最後大傷一場。
➤ 沒空運動?還是要受傷之後放無薪假?
➤ 如果可以小額小額地預先付給訓練?或是未來大額大額地付給醫療與修養?
➤ 連續勞動,可能會沒有恢復足夠的過度訓練。
➤ 你可能不能選擇不上班賺錢?但是你可以選擇學習用力的方式。
➤ 如果可以認識用力的方式,呼吸法,還有調整工作的調配。
➤ 古代掃地僧如何藉由掃地練棍法?
➤ 把工作上的勞力,變成訓練的阻力是可以的。
➤ 過勞所出的意外實在付出太大。
➤ 用酒精來麻醉入睡的兩大壞處:酒精會引發更多發炎反應,酒精會影響睡眠順序。
➤ 勞力工作者必須要有基礎的肌力觀念,知道如何用力,絕對重要。
➤ 姿勢力學要正確,工作節奏(頻率)要對,連續上班?
➤ 核心呼吸法,真的有用處。
➤ 駝背蹲站?硬舉?
➤ 如果動作正確,每一次施力都是訓練,如果動作錯誤,每一次施力都是風險。
Podcast 五星吹捧Q&A
➤ 專項轉換?台北市運動科學論壇(開放給專任教練與一般民眾)
➤ 增強式訓練是什麼?強化離心,再做向心動作。
➤ SSC(Stretch-Shortening Cycle),肌梭(Muscle Spindle),牽張反射。
➤ 從一個跳箱先跳下來,落地之後再直接反跳向上。
➤ 增強式訓練是高強度訓練,劑量要很小心。
➤ 跳箱落地姿勢動作要好,落下的高度不能太高,需要評估。
➤ 跳箱訓練跟重量訓練,誰比較危險?
➤ 建議:深蹲至少1.5倍自體重的肌力水準,再練跳箱,會比較安全。
➤ 增強式訓練有哪些?增強式俯地挺身,瞬接藥球回拋,或是其他。
➤ 專項轉換:
➤ 基於三大限制,競技場上最大肌力無法直接發揮:時間,角度,能量系統的限制。
➤ 時間限制:提高發力率
➤ 角度限制:違常姿勢訓練,配合專項運動,放進最大肌力的成長課表取向。
➤ 能量系統限制:就需要配合有阻力的能量系統訓練。
➤ 需要配合專項運動,做專項需求分析,再來調整。
➤ 最大肌力會把這三個直接推高:發力率,違常姿勢,能量系統。
➤ 臀推建議嗎?
➤ 臀推是一個非常安全的退階動作,大腸包小腸。
➤ 臀推要領:1.) 槓鈴放置身體處要溫和,2.) 要夾臀,夾住明信片。
➤ 臀推好處:減少脊椎負重的安全退階。
➤ 臀推壞處:會因為加重而減少動作幅度。
➤ 翹臀神器之固定式器材?
➤ 硬舉/RDL = 翹臀神器
➤ 臀推主要放在輔助項目,C/P值還是多關節大重量訓練。
➤ 角力柔術選手特別需要練這個伸髖肌群。
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平均絕對離差 在 蔡至誠。PG財經筆記Simple Is The Best Facebook 的最佳貼文
傳統投資組合理論主要的是以變異數來衡量風險,而其中又以 Markowitz(1952)提出的「平均數-變異數投資組合模型」最為著名。
在此模型中,由於共變異數矩陣的計算上較為困難且複雜,因此,Konno 及 Yamazaki(1991)另外提出了平均數-平均絕對離差模型,這個模型不但節省了計算時間,並且在求解最適投資組合時,也不需要共變異數矩陣,所以降低了計算上的困難度。
除此之外,亦有許多學者分別提出不同的風險測量方式,如Markowitz(1959)又提出了半變異數(semivariance)的觀念,而 Estrada(2008)即以此半變異數為損失風險的觀念發展出一種較簡易的平均數-半變異數模型;
其次,Bawa及Lindenberg(1977)以左偏動差(lower partial moment)做為損失風險的觀念而發展出平均數-左偏動差模型;
另外,Rockafellar 及 Uryasev(2000)則以條件風險值(conditional value-atrisk)為損失風險的觀念發展出平均數-條件風險值模型。
綜觀上述不同風險測量之投資組合模型,《不同風險衡量下效率投資組合之比較分析》這篇研究以半變異數、左偏動差、平均絕對離差、條件風險值來衡量投資組合的風險,與利用變異數來衡量風險作比較,分析其所求解出的最適投資組合之差異與進行相似度分析。
《不同風險衡量下效率投資組合之比較分析》文中發現在樣本內資料分析部分,MLPM 與 MSV 之間的相似度指數位居第一,而 MV 與 MMAD 之間的相似度指數較高。
https://pgfinnote.com/comparative-analysis-of-efficient-portfolios-under-different-risk-measurements/