由新到舊 由舊到新 日期篩選

・2020/07/23
機率是現代數學裡一門相當精妙的分支,當中處處有悖論陷阱。即使是基本的問題,也可能讓冷靜無情的專家暈頭轉向。康納曼和特沃斯基在心理學研究中發現,人類對於不確定的事件有頑固的錯誤想法。他們會一而再、再而三地高估可能性微乎其微的事件,並低估幾乎鐵定會發生的事件。
・2020/04/28
最近因為大家關心新冠病毒是否要全面篩檢的問題,媒體上常見一些醫事檢驗學的術語,這些名詞都與新冠病毒檢測的準確度有關。本文嘗試用基本統計檢定概念來詮釋這些名詞,更進一步探討醫療檢測的準確度。
・2020/04/19
人生總是不斷的面對選擇,但你有想過到底是什麼因素影響你的決策嗎?這些因素與結果真的是理性下的產物嗎?從行為經濟學的前景理論,套用在大家買彩券的例子上,你將會知道收益和損失的高低,是如何影響我們的選擇。
・2019/09/25
發兩個月一度的發票對獎時間又到了,你知道比起紙本發票,雲端發票有更多中獎機會嗎?儲存在雲端的發票,除了能對「統一發票號碼獎」之外,還能多一次機會,享有「雲端發票專屬獎」的對獎資格。所以我們手上的每張發票到底值多少錢呢?快來看看吧!
・2019/08/23
明明氣象局說今天下午下雨機率只有20%,為什麼我還是淋成一隻悽慘的落湯雞?重大疾病檢查為何不可以一次就確診呢?本文將透過天氣預報準確度的討論,還有醫院檢罹患疾症查報告的概率分析,在這兩個與生活習習相關的例子裡頭,為我們揭開貝式定理的主要內涵,跟著《跟著網紅老師玩科學》,一起體驗科學如何在日常散發他們的迷人魅力!
・2019/05/25
一名在學術期刊等公共平台發表了高達200多篇論文的日本麻醉醫師──藤井善隆,被抓到長期偽造數據,並有高達183篇論文遭到撤稿,且數量仍持續增加。最早開始懷疑藤井數據造假的人之一,英國麻醉師 John Carlisle 觀察了藤井一百多批藥物實驗的數據,並計算了那些數據的隨機分佈,結果發現藤井的數據在統計分析下其實「發生機率極低」。也就是說,藤井的數據雖然看起來漂亮,但實際上卻是「不自然的」。這使我們產生了興趣:我們所認定「正常」、「隨機」的數據,會不會只是我們主觀直覺思考時所產生的假象?然而事實上卻不符合真實機率?
・2019/05/24
捷運是住在都市的居民經常搭乘的交通工具之一,每天通勤時刻會有大批的人潮在捷運站來回穿梭,而為了能順利抵達公司或學校,即便捷運的車廂人數爆滿了,但乘客還是會喊著「借過!借過!」的往裡面擠,那到底什麼樣的方法才是最適合車廂分配人數的最理想正解呢?作者透過機率與分配的數理科學來分析給你聽!
・2019/05/19
人生總希望遇見一個真命天子/女,許多人經常透過占卜的方式來祈求自己最完美的對象到來,但假如一直被動等待可能永遠等不到那一個「他」,究竟在尋尋覓覓的過程中要設哪個年齡點為最佳停損點呢?而又要在這一段時間去找到最好的「他」呢?
・2019/05/16
「抽卡」是時下手機遊戲裡最常見的要素之一,透過消耗遊戲內的虛擬幣來從轉蛋機抽取不同稀有度的卡片。在許多玩家眼裡,「運氣」成為能否抽到好卡的唯一依據,甚至有「歐洲人」這樣的流行語出現來借代運氣極好的玩家。抽卡的結果雖然是機率下的產物,但是其實各個遊戲的抽卡機制不盡相同,文中作者探討怎麼樣的抽卡機制才是最好與最差的組合機率。
・2019/02/15
本書的主旨是講如何更幸運,範圍非常廣泛,從工作、愛情、到育兒等,想看看專家怎麼把機率與幸運做結合,就翻翻這本書吧!
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