時報出版
・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！
數感實驗室
・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？
數感實驗室
・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！
數感實驗室
・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？
數感實驗室
・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。
臉譜出版
・2018/02/20
猴子問題成為機率論裡統計機制的題目，最早是出現在法國數學家埃米爾．博雷爾（Émile Borel）於一九一三年所寫的文章中，題為〈統計機制與不可逆性〉（Mècanique Statistique et Irrèversibilitè）。文中說，如果給定足夠的時間，一隻猴子可以在鍵盤上隨機敲出莎士比亞全集。當然，「足夠的時間」指的可能是無限長。
臉譜出版
・2018/02/20
「無法決定？那我們來『拋硬幣』吧！」你是否常常用拋硬幣來解決自己的猶豫不決呢？如果是，你是否覺得「拋硬幣結果出現正／反面的機率都是２分之１」所以很公平？但，事實似乎不是如此？！