[爆卦]統計學大學是什麼?優點缺點精華區懶人包

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在 統計學大學產品中有4篇Facebook貼文,粉絲數超過8,658的網紅一二三宿 居家生活,也在其Facebook貼文中提到, 『拼不過氣場,那就來比氣長』 超愛這句話😍😍😍 https://www.facebook.com/1627642297468198/posts/2476243759274710/ ■《拼不過「氣場」,就來比「氣長」》 崴爺的好朋友V,在電視圈工作了二十年,她和我說一個很棒的職場故事,我...

 同時也有9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...

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  • 統計學大學 在 一二三宿 居家生活 Facebook 的最佳解答

    2019-06-13 21:15:46
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    『拼不過氣場,那就來比氣長』
    超愛這句話😍😍😍

    https://www.facebook.com/1627642297468198/posts/2476243759274710/

    ■《拼不過「氣場」,就來比「氣長」》

    崴爺的好朋友V,在電視圈工作了二十年,她和我說一個很棒的職場故事,我也想分享給你聽。

    V在節目錄影的空檔聽到知名女星分享剛出道的故事,女明星說:『我二十歲出道的時候根本紅不起來,沒人把我放在眼裡,可是為了賺錢養家,我只能硬著頭皮待著,只要有工作機會通通都不放過。』

    女明星在演藝圈一待就是四十年,不管紅不紅,都沒有離開過。

    這四十年的歲月就像篩網一樣,那些曾經比她更紅、條件比她優的女明星,有的嫁入豪門;有的錢賺夠了、跑去做其他的事業;一些不適應環境的,就「自動消失」在這圈子。

    慢慢地,同期的女明星都離開了,只剩下她「碩果僅存」。

    就在逼近四十歲的時候,女明星遇到職涯的抉擇期;她覺得自己不再年輕,演藝工作高不成、低不就,有點徬徨、猶豫,到底該不該繼續做下去?

    但要放棄已經耕耘十多年的圈子,真的心有不甘;後來,她決定留下來。

    這幾年,只要連續劇裡有媽媽、資深美女的角色,都可以看到她的演出;她也成為了電視節目的主持人;就在五十歲前,她終於成為「一線女星」。

    今年已經六十多歲的女明星說:

    『能有今天的位子,不是我厲害,是因為我比人家「氣更長」。』

    『雖然我沒得過「金鐘獎」,但我再撐下去,總可以拿到終身成就獎吧!』

    聽完好有V說完這段故事,崴爺熱血奔騰,這故事實在太勵志了啦!



    我很羨慕那些出色的菁英分子;他們就像是自備光環、自帶氣場,年紀輕輕就能從眾人中嶄露頭角。

    我一直都不是這種有「菁英氣場」的人。

    填大學志願的時候,我還是個沒開竅的大男孩,根本不知道未來想幹嘛,所以聽了爸爸的建議選填了商學院。

    就在大學時期,我參加了學校社團,第一次接觸到行銷企劃的工作,這才發現我自己志趣並不是經濟學、會計學、統計學。

    大學畢業後,我的同學們都在忙著考銀行、考國貿局、考證券分析師執照,只有我「不務正業」想要應徵廣告公司。

    我記得那時候真的很想、很想進到國際廣告公司工作,那怕是要我跑腿、掃地我都願意;但應徵了好多次,都因為條件不符,還沒面試就直接被刷掉。

    一來,我不是本科系;

    二來,幾家大廣告公司都要碩士學歷、出國留學過的人才;

    三來,沒賣相,當時我的五官的確還沒長好….

    不過我還是想盡辦法,把自己塞到百貨業、媒體業的行銷企劃部門,一點一點的學習磨練,從外圍攻向核心。

    算算時間,從二十幾歲進入職場,到現在自己創業開公司,我的職涯從來沒離開過「行銷企劃」領域。

    二十年前,我很菜、也不出色;但這二十年在這領域浸泡著,也該入味了!

    我學習到行銷企劃的專業知識、累積了許多實戰經驗、失敗經驗、成功經驗;更重要的是,我用有了這個產業的人脈網絡。

    這真的不是花幾年功夫,就可以擁有的「資產」。



    曾經有年輕的粉絲向我抱怨:『我的主管、老闆能力也沒多強,憑什麼在我上位呀!』

    你的主管、老闆可能真的沒你厲害,但他們贏在「氣夠長」。

    他在業界的人脈比你豐富,一通電話就可以搞定你無法搞定的人、事;他比你了解這個產業的機會在哪、陷阱在哪裡。

    這些,就是他們用「歲月」累積出的「軟實力」;就算你不服氣,也得佩服;就像骨董的價值不在於它本身功能性,而是它存在的夠久….

    在職場上贏的方法,絕對不只一種。

    短跑贏不了別人,就去比長跑;沒有氣場,去來拚氣長。

    氣長,是一種本事,而且是很厲害的那種本事;既然,我們先天的氣場比人弱,那就來拚一下 誰的「氣長」吧。

    高手會凋零、氣場也會轉變;職場上,最後能笑出來的,才是贏家。

    #這張這片有主題
    #人在賣場 #氣勢要有

  • 統計學大學 在 我是崴爺 Facebook 的精選貼文

    2019-06-13 20:55:00
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    ■《拼不過「氣場」,就來比「氣長」》

    崴爺的好朋友V,在電視圈工作了二十年,她和我說一個很棒的職場故事,我也想分享給你聽。

    V在節目錄影的空檔聽到知名女星分享剛出道的故事,女明星說:『我二十歲出道的時候根本紅不起來,沒人把我放在眼裡,可是為了賺錢養家,我只能硬著頭皮待著,只要有工作機會通通都不放過。』

    女明星在演藝圈一待就是四十年,不管紅不紅,都沒有離開過。

    這四十年的歲月就像篩網一樣,那些曾經比她更紅、條件比她優的女明星,有的嫁入豪門;有的錢賺夠了、跑去做其他的事業;一些不適應環境的,就「自動消失」在這圈子。

    慢慢地,同期的女明星都離開了,只剩下她「碩果僅存」。

    就在逼近四十歲的時候,女明星遇到職涯的抉擇期;她覺得自己不再年輕,演藝工作高不成、低不就,有點徬徨、猶豫,到底該不該繼續做下去?

    但要放棄已經耕耘十多年的圈子,真的心有不甘;後來,她決定留下來。

    這幾年,只要連續劇裡有媽媽、資深美女的角色,都可以看到她的演出;她也成為了電視節目的主持人;就在五十歲前,她終於成為「一線女星」。

    今年已經六十多歲的女明星說:

    『能有今天的位子,不是我厲害,是因為我比人家「氣更長」。』

    『雖然我沒得過「金鐘獎」,但我再撐下去,總可以拿到終身成就獎吧!』

    聽完好有V說完這段故事,崴爺熱血奔騰,這故事實在太勵志了啦!



    我很羨慕那些出色的菁英分子;他們就像是自備光環、自帶氣場,年紀輕輕就能從眾人中嶄露頭角。

    我一直都不是這種有「菁英氣場」的人。

    填大學志願的時候,我還是個沒開竅的大男孩,根本不知道未來想幹嘛,所以聽了爸爸的建議選填了商學院。

    就在大學時期,我參加了學校社團,第一次接觸到行銷企劃的工作,這才發現我自己志趣並不是經濟學、會計學、統計學。

    大學畢業後,我的同學們都在忙著考銀行、考國貿局、考證券分析師執照,只有我「不務正業」想要應徵廣告公司。

    我記得那時候真的很想、很想進到國際廣告公司工作,那怕是要我跑腿、掃地我都願意;但應徵了好多次,都因為條件不符,還沒面試就直接被刷掉。

    一來,我不是本科系;

    二來,幾家大廣告公司都要碩士學歷、出國留學過的人才;

    三來,沒賣相,當時我的五官的確還沒長好….

    不過我還是想盡辦法,把自己塞到百貨業、媒體業的行銷企劃部門,一點一點的學習磨練,從外圍攻向核心。

    算算時間,從二十幾歲進入職場,到現在自己創業開公司,我的職涯從來沒離開過「行銷企劃」領域。

    二十年前,我很菜、也不出色;但這二十年在這領域浸泡著,也該入味了!

    我學習到行銷企劃的專業知識、累積了許多實戰經驗、失敗經驗、成功經驗;更重要的是,我用有了這個產業的人脈網絡。

    這真的不是花幾年功夫,就可以擁有的「資產」。



    曾經有年輕的粉絲向我抱怨:『我的主管、老闆能力也沒多強,憑什麼在我上位呀!』

    你的主管、老闆可能真的沒你厲害,但他們贏在「氣夠長」。

    他在業界的人脈比你豐富,一通電話就可以搞定你無法搞定的人、事;他比你了解這個產業的機會在哪、陷阱在哪裡。

    這些,就是他們用「歲月」累積出的「軟實力」;就算你不服氣,也得佩服;就像骨董的價值不在於它本身功能性,而是它存在的夠久….

    在職場上贏的方法,絕對不只一種。

    短跑贏不了別人,就去比長跑;沒有氣場,去來拚氣長。

    氣長,是一種本事,而且是很厲害的那種本事;既然,我們先天的氣場比人弱,那就來拚一下 誰的「氣長」吧。

    高手會凋零、氣場也會轉變;職場上,最後能笑出來的,才是贏家。

    #這張這片有主題
    #人在賣場 #氣勢要有

  • 統計學大學 在 我是崴爺 Facebook 的最佳解答

    2019-06-13 08:00:00
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    ■《拼不過「氣場」,就來比「氣長」》

    崴爺的好朋友V,在電視圈工作了二十年,她和我說一個很棒的職場故事,我也想分享給你聽。

    V在節目錄影的空檔聽到知名女星分享剛出道的故事,女明星說:『我二十歲出道的時候根本紅不起來,沒人把我放在眼裡,可是為了賺錢養家,我只能硬著頭皮待著,只要有工作機會通通都不放過。』

    女明星在演藝圈一待就是四十年,不管紅不紅,都沒有離開過。

    這四十年的歲月就像篩網一樣,那些曾經比她更紅、條件比她優的女明星,有的嫁入豪門;有的錢賺夠了、跑去做其他的事業;一些不適應環境的,就「自動消失」在這圈子。

    慢慢地,同期的女明星都離開了,只剩下她「碩果僅存」。

    就在逼近四十歲的時候,女明星遇到職涯的抉擇期;她覺得自己不再年輕,演藝工作高不成、低不就,有點徬徨、猶豫,到底該不該繼續做下去?

    但要放棄已經耕耘十多年的圈子,真的心有不甘;後來,她決定留下來。

    這幾年,只要連續劇裡有媽媽、資深美女的角色,都可以看到她的演出;她也成為了電視節目的主持人;就在五十歲前,她終於成為「一線女星」。

    今年已經六十多歲的女明星說:

    『能有今天的位子,不是我厲害,是因為我比人家「氣更長」。』

    『雖然我沒得過「金鐘獎」,但我再撐下去,總可以拿到終身成就獎吧!』

    聽完好有V說完這段故事,崴爺熱血奔騰,這故事實在太勵志了啦!



    我很羨慕那些出色的菁英分子;他們就像是自備光環、自帶氣場,年紀輕輕就能從眾人中嶄露頭角。

    我一直都不是這種有「菁英氣場」的人。

    填大學志願的時候,我還是個沒開竅的大男孩,根本不知道未來想幹嘛,所以聽了爸爸的建議選填了商學院。

    就在大學時期,我參加了學校社團,第一次接觸到行銷企劃的工作,這才發現我自己志趣並不是經濟學、會計學、統計學。

    大學畢業後,我的同學們都在忙著考銀行、考國貿局、考證券分析師執照,只有我「不務正業」想要應徵廣告公司。

    我記得那時候真的很想、很想進到國際廣告公司工作,那怕是要我跑腿、掃地我都願意;但應徵了好多次,都因為條件不符,還沒面試就直接被刷掉。

    一來,我不是本科系;

    二來,幾家大廣告公司都要碩士學歷、出國留學過的人才;

    三來,沒賣相,當時我的五官的確還沒長好….

    不過我還是想盡辦法,把自己塞到百貨業、媒體業的行銷企劃部門,一點一點的學習磨練,從外圍攻向核心。

    算算時間,從二十幾歲進入職場,到現在自己創業開公司,我的職涯從來沒離開過「行銷企劃」領域。

    二十年前,我很菜、也不出色;但這二十年在這領域浸泡著,也該入味了!

    我學習到行銷企劃的專業知識、累積了許多實戰經驗、失敗經驗、成功經驗;更重要的是,我用有了這個產業的人脈網絡。

    這真的不是花幾年功夫,就可以擁有的「資產」。



    曾經有年輕的粉絲向我抱怨:『我的主管、老闆能力也沒多強,憑什麼在我上位呀!』

    你的主管、老闆可能真的沒你厲害,但他們贏在「氣夠長」。

    他在業界的人脈比你豐富,一通電話就可以搞定你無法搞定的人、事;他比你了解這個產業的機會在哪、陷阱在哪裡。

    這些,就是他們用「歲月」累積出的「軟實力」;就算你不服氣,也得佩服;就像骨董的價值不在於它本身功能性,而是它存在的夠久….

    在職場上贏的方法,絕對不只一種。

    短跑贏不了別人,就去比長跑;沒有氣場,去來拚氣長。

    氣長,是一種本事,而且是很厲害的那種本事;既然,我們先天的氣場比人弱,那就來拚一下 誰的「氣長」吧。

    高手會凋零、氣場也會轉變;職場上,最後能笑出來的,才是贏家。

    #這張這片有主題
    #人在賣場 #氣勢要有

  • 統計學大學 在 朱學恒的阿宅萬事通事務所 Youtube 的最佳貼文

    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

  • 統計學大學 在 數學老師張旭 Youtube 的最佳解答

    2021-04-20 01:53:06

    【摘要】
    今天這集從很單純的抽球問題開始,然後建構二項分布的概念,然後導入卜松分布的定義,最後用卜松分布來解決是否開除員工的問題。數學就是這樣,厲害的東西往往起源於最單純的事物,所以高中數學一定要好好學,這樣以後你當老闆了,才不會亂開除員工!

    【本系列其他影片】
    上集 👉 用平面系的概念解費氏數列?!! (https://youtu.be/f9cLrNdIHWc)
    下集 👉 從高中數學不再教的韓信點兵問題,講到大學數論的中國餘數定理,在講中國餘數定理在 RSA 密碼系統上的應用 (https://youtu.be/NkvCZ8qJ34w)

    【版權宣告】
    本影片版權為張旭 (張舜為) 老師所有
    嚴禁用於任何商業用途⛔

    如果有學校老師在課堂使用我的影片的話
    請透過以下聯絡方式通知我讓我知道,謝謝
    FB:https://www.facebook.com/changhsumath
    IG:https://www.instagram.com/changhsumath

  • 統計學大學 在 The DoDo Men - 嘟嘟人 Youtube 的最讚貼文

    2020-09-13 12:30:02

    Eric透過這支影片分享他成為精算師的經驗,並且從中回答大家的問題!
    Eric介紹精算師的影片:https://youtu.be/oBV1GTtfNLE

    數學系、經濟系、統計系、商學系、財經系、資工系的你,畢業後可以做什麼?精算這職業有很高的入門門檻,但是如果你能熬過那漫長的考試人生,你會有很大的收穫!希望這支影片可以幫助大家決定到底要不要走精算這條路!

    以下為影片裡提到的一些資訊:
    VEE (Validation by Education Experience) Requirement (VEE 需求):
    SOA: https://www.soa.org/education/exam-req/edu-vee/
    台灣網站:http://www.airc.org.tw/exam/501

    VEE Directory (搜尋你學校哪些課被認可):
    https://store.soa.org/Default.aspx?TabID=1808&VEE=displayonly

    Different Actuarial Societies (不同的精算協會):
    SOA: https://www.soa.org/
    CAS: https://www.casact.org/
    IFoA: https://www.actuaries.org.uk/

    Eric 使用過的精算參考書:
    TIA: https://www.theinfiniteactuary.com/
    ASM: https://www.studymanuals.com/
    ACTEXT: https://www.actexmadriver.com/
    Rising Fellow: https://risingfellow.com/
    Crystal Clear: https://crystalclearexams.com/

    #經驗分享 #精算 #數據分析

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