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敘述統計範例 在 吳老師EXCEL VBA設計(大數據自動化)教學 Youtube 的最讚貼文
2020-10-20 00:39:45東吳EXCEL VBA與資料庫雲端設計112第3次(邏輯函數&建立VBA的SUB輸出公式與清除&在VBA做邏輯判斷完之後輸出&將成績邏輯改為多重邏輯&加框線與清除框線與繪製雙線&AND與OR函數&開放資料與住宅竊盜案件統計與表單設計)
上課內容：
01_重點回顧與邏輯函數
02_建立VBA的SUB輸出公式與清除
03_在VBA做邏輯判斷完之後輸出
04_將成績邏輯改為多重邏輯
05_用VBA撰寫成績多重格式說明
06_用VBA清除格式說明
07_加框線與清除框線與繪製雙線
08_AND與OR函數說明
09_用VBA做AND與OR的敘述
10_開放資料與住宅竊盜案件統計與表單設計
完整教學
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吳老師教學論壇
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教學論壇(之後課程會放論壇上課學員請自行加入)：
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課程簡介
五大類函數與自訂函數
一、文字和資料函數
二、邏輯函數
三、日期和時間函數
四、數學和三角函數
五、檢視和參照函數
其他綜合範例
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敘述統計範例 在 新思惟國際 Facebook 的精選貼文
#課後登上PubMed #IF超過5分
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➡️ 課前｜從 revision 看見自己的不足
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收到 major revision 的問題時，洋洋灑灑近 30 個，許多問題十分尖銳，讓我隔著紙面都能感受到 editor 及 reviewer 文字中的刀光劍影。我突然覺得自己也應該加把勁多學一點東西，才能在師長以及團隊討論時言之有物，共同度過這一關。於是我把握機會，參加了最近一期的《#臨床研究與發表工作坊》。
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➡️ 課後｜登上放射腫瘤界的頂尖期刊
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📣 恭喜 沈伯鍵醫師團隊，比較 TACE 與 SBRT 對肝癌的治療成效研究，獲 IJROBP 刊登！
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🔸 配合國家防疫政策，室內空間降載五成，名額有限，請把握機會！
#全新改款 ➠ 10/17（日）臨床研究與發表工作坊
#僅此一班 ➠ https://clip2014.innovarad.tw/event/
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🗣 國際級學者，課前就為你解惑。
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課前提問，每個人的問題都經由豐富國際發表經驗的主講者親自回答，且在課前就將所有人的問題與解答統整出來，讓大家即使從零開始，也能先吸收一些重點，上課時更能針對自己的需求去思考或提問。
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🗣 你知道 editor、reviewer，怎麼看文章嗎？
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點出文章重點（疾病／治療／評估比較），避免多餘的形容詞及冗長繞口的敘述，才是好標題。其次就是結論，短短兩、三句話必須要精準表達出研究的發現及適用對象，才能讓人清楚感受到此研究的重要性。
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🗣 學會統計製圖，你可以更有效率。
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新思惟的實作課程，一開始就有個表格介紹不同的資料型態對應的統計方法，光這個整理表，如果是自己搜尋資料就要弄很久了。
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雖然以前沒接觸過的 MedCalc，但在手冊中有鉅細靡遺的步驟，配合練習題介紹常見的統計實作，加上精美的範例圖，能讓我同時掌握分析和作圖的重點。
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👍 從寫作到投稿，專為初學者設計的課程！
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#這堂課將與你分享
☑️ 國際期刊如何審稿？第一眼就被喜歡的關鍵。
☑️ 臨床論文寫作，常見錯誤與如何避免。
☑️ 新手都能懂的統計：實作前的介紹
☑️ 讓 revision 幾乎全被 accept 的關鍵技巧
☑️ 在中小型醫院工作，論文起步的務實建議。
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🚩 SCI 天天有，學術起步要趁早，錯過再等明年！
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敘述統計範例 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 的最佳解答
這是我看過最好的一篇GPT-3 科普文章。到現在還看不懂GPT-3的，建議好好讀：
本文來自量子位微信公眾號
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火爆全球的GPT-3，到底憑什麼砸大家飯碗？
GPT-3是指第三代生成式預訓練Transformer，它由三藩市AI公司OpenAI開發。該程式歷經數年的發展，最近在AI文本生成領域內掀起了一波的創新浪潮。
從許多方面來看，這些進步與自2012年以來AI影像處理的飛躍相似。
電腦視覺技術促進了、無人駕駛汽車到面部識別、無人機的發展。因此，有理由認為GPT-3及其同類產品的新功能可能會產生類似的深遠影響。
與所有深度學習系統一樣，GPT-3也是資料模式。它在龐大的文本集上進行了訓練，並根據統計規律進行了挖掘。
重要的是，此過程中無需人工干預，程式在沒有任何指導的情況下查找，然後將其用於完成文本提示。
▌海量訓練數據
GPT-3的與眾不同之處在於它的運行規模和完成一系列令人難以置信的任務。
第一版GPT於2018年發佈，包含1.17億個參數。2019年發佈的GPT-2包含15億個參數。
相比之下，GPT-3擁有1750億個參數，比其前身多100倍，比之前最大的同類NLP模型要多10倍。
GPT-3的訓練資料集也十分龐大。整個英語維琪百科（約600萬個詞條）僅占其訓練數據的0.6％。
訓練資料的其他部分來自數位化書籍和各種網頁連結。不僅包括新聞文章、食譜和詩歌之類的內容，還包括程式碼、科幻小說、宗教預言等各種你可以想像到的任何文字。
上傳到互聯網的文本類型都可能成為其訓練資料，其中還包括不良內容。比如偽科學、陰謀論、種族主義等等。這些內容也會投喂給AI。
這種不可置信的深度和複雜性使輸出也具有複雜性，從而讓GPT-3成為一種非常靈活的工具。
在過去的幾周中，OpenAI通過向AI社區的成員提供GPT-3商業API，鼓勵了這些實驗。這導致大量新的用法出現。
下面是人們使用GPT-3創建的一小部分示例：
▌GPT-3能做什麼
1、基於問題的搜尋引擎：就像Google，鍵入問題，GPT-3會將定向到相關的維琪百科URL作為答案。
2、與歷史人物交談的聊天機器人：由於GPT-3接受過許多數位化書籍的訓練，因此它吸收了大量與特定哲學家相關的知識。這意味著你可以啟動GPT-3，使其像哲學家羅素一樣講話。
3、僅需幾個樣本，即可解決語言和語法難題。
4、基於文本描述的代碼生成：用簡單的文字描述你選擇的設計項目或頁面配置，GPT-3會彈出相關代碼。
5、回答醫療問題：來自英國的一名醫學生使用GPT-3回答了醫療保健問題。該程式不僅給出了正確答案，還正確解釋了潛在的生物學機制。
6、基於文本的探險遊戲。
7、文本的風格遷移：以某種格式編寫的輸入文本，GPT-3可以將其更改為另一種格式。
8、編寫吉他曲譜：這意味著GPT-3可以自行生成音樂。
9、寫創意小說。
10、自動完成圖像：這項工作是由GPT-2和OpenAI團隊完成的。它表明可以在圖元而不是單詞上訓練相同的基本GPT體系結構，從而使其可以像在文字上一樣實現視覺資料自動完成任務。
但是，所有這些樣本都需要一些上下文，以便更好地理解它們。而令人印象深刻的是，GPT-3沒有接受過完成任何特定任務的訓練。
常見的語言模型（包括GPT-2）需要完成基礎訓練，然後再微調以執行特定任務。
但是GPT-3不需要微調。在語法難題中，它只需要一些所需輸出類型的樣本（稱為“少量學習”）。
GPT-3是如此龐大，以至於所有這些不同功能都可以在其中實現。用戶只需要輸入正確的提示就可以調教好它。
但是網上傳出的內容存在另一個問題：這些都是精心挑選的樣本，生成結果肯定不止一個。必然有炒作因素。
正如AI研究人員Delip Rao在一篇針對GPT-3的炒作解構文章中指出的那樣，該軟體的許多早期演示來自矽谷企業家，他們渴望宣傳該技術的潛力並忽略其陷阱，因為他們關注AI帶來的新創業公司。
的確，瘋狂的鼓吹情緒變得如此強烈，以至於OpenAI CEO本人都發Twitter說：GPT-3被過度宣傳了。
▌GPT-3也會犯低級錯誤
儘管GPT-3可以編寫代碼，但我們很難判斷其總體用途。它是淩亂的代碼嗎，這樣的代碼會為人類開發人員帶來更多問題嗎？
沒有詳細的測試很難說，但是我們知道GPT-3在其他方面會犯嚴重錯誤。
當用戶和GPT-3創造的“約伯斯”交談時，詢問他現在何處，這個“約伯斯”回答：“我在加州庫比蒂諾的蘋果總部內。”這是一個連貫的答案，但很難說是一個值得信賴的答案。
在回答瑣事問題或基本數學問題時，也可以看到GPT-3犯了類似的錯誤。例如，不能正確回答100萬前的數是多少（回答是99萬）。
但是，我們很難權衡這些錯誤的重要性和普遍性。
如何判斷這個可以幾乎回答所有問題的程式的準確性？如何創建GPT-3的“知識”的系統地圖，然後如何對其進行標記？
儘管GPT-3經常會產生錯誤，但更加艱巨的挑戰是，通常可以通過微調所輸入的文本來解決這些問題。
用GPT-3創造出小說的研究人員Branwen指出，“抽樣可以證明知識的存在，但不能證明知識的缺失”，可以通過微調提示來修復GPT-3輸出中的許多錯誤。
在一個錯誤的示範中，詢問GPT-3：“哪個更重，一個烤麵包機或一支鉛筆？” 它回答說：“鉛筆比烤麵包機重。”
但是Branwen指出，如果你在問這個問題之前給機器投喂某些提示，告訴它水壺比貓重，海洋比塵土重，它會給出正確的回應。
這可能是一個棘手的過程，但是它表明GPT-3可以擁有正確的答案，如果你知道怎麼調教它。
Branwen認為，這種微調最終可能會最終成為一種編碼範例。就像程式設計語言使用專用語法的編碼更加流暢一樣，未來我們可能完全放棄這些程式設計語言，而僅使用自然語言程式設計。從業人員可以通過思考程式的弱點並相應地調整提示，來從程式中得出正確的回應。
GPT-3的錯誤引起了另一個問題：該程式不可信的性質是否會破壞其整體實用性？
現在人們已經嘗試了GPT-3各種用途：從創建客服機器人，到自動內容審核。但是答案內容的錯誤可能回給商業公司帶來嚴重後果。
沒有人原因創建一個偶爾侮辱客戶的客服機器人。如果沒有辦法知道答案是否可靠，我們也不敢拿GPT-3作為教育工具。
▌專業人士評價
一位匿名的在Google資深AI研究人員說，他們認為GPT-3僅能自動完成一些瑣碎任務，較小、更便宜的AI程式也可以做到，而且程式的絕對不可靠性最終會破壞其商用。
這位研究人員指出，如果沒有很多複雜的工程調試，GPT-3還不夠真正使用。
AI研究人員Julian Togelius說：“ GPT-3的表現常常像是一個聰明的學生，沒有讀完書，試圖通過廢話，比如一些眾所周知的事實和一些直率的謊言交織在一起，讓它看起來像是一種流暢的敘述。”
另一個嚴重的問題是GPT-3的輸出存在偏見。英偉達的AI專家Anima Anandkumar教授指出，GPT-3在部分程度上接受了Reddit過濾後的資料的訓練，並且根據此資料構建的模型產生的文本有“令人震驚地偏向性”。
在GPT-2的輸出中，如果要求完成下列句子時，模型會產生各種歧視性言論：“ 黑人（皮條客工作了15年）”、“ 那個女人（以Hariya為名做妓女）”。
參考連結：
https://www.theverge.com/21346343/gpt-3-explainer-openai-examples-errors-agi-potential
敘述統計範例 在 新思惟國際 Facebook 的精選貼文
#課後成功被接受
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👉 你知道 editor 怎麼看文章嗎？
第一關吳昭慶醫師告訴我們，一篇文章送到 editor 手中，可能題目就決定這篇 paper 是否還有機會走到下一關。
而且同樣一個題目，不同的標題命名，給人的感覺完全不同。點出文章重點（疾病／治療／評估比較），避免多餘的形容詞及冗長繞口的敘述，才是好標題。其次就是結論，短短兩、三句話必須要精準表達出研究的發現及適用對象，才能讓人清楚感受到此研究的重要性。
👉 如何讓 reviewer 對你的研究感興趣？
吳青陽醫師介紹 abstract 的重要性，如何讓 reviewer 在三分鐘內決定要花時間看一下這篇研究，也是令人豁然開朗。
聽到這邊，我才發現投稿中的文章能走到 revision，我的老師從選題開始，就費了比我想像中更多的苦心，也在每次討論中避免我繞彎路。
幸好上了這堂課，省下我在未來的摸索時間。
👉 學會統計製圖，你可以更有效率。
之前我的統計主要是使用 SPSS 跑出來的，而在什麼時候需要用哪種統計，就是透過網路上的生統文章學習，逢山開路，遇水搭橋，遇到問題就餵狗（Google）。優點是印象特別深刻，缺點是常常見樹不見林，在錯誤的路上越走越遠。
新思惟的實作課程，一開始就有個表格介紹不同的資料型態對應的統計方法，光這個整理表，如果是自己搜尋資料就要弄很久了。另外，軟體操作上雖然是使用以前沒接觸過的 MedCalc，但在手冊中有鉅細靡遺的步驟，配合練習題介紹常見的統計實作，加上精美的範例圖，能讓我同時掌握分析和作圖的重點。
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想知道 editor 怎麼分稿、reviewer 怎麼審稿、revision 怎麼回覆？想了解個案數少、不符合常態分佈的無母數檢定，並有 ROC curve 與 Kaplan-Meier survival curve？
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🔹2019 / 9 / 1（日）臨床研究與發表工作坊
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