Appropriate：是形容詞指「恰當」、「適當」；帶有「合理性」的意思。
Judy's outfit isn't appropriate for school.
It's not appropriate to wear bright clothes to funerals.
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Paraphrase: express the meaning of (the writer or speaker or something written or spoken) using different words, especially to achieve greater clarity.
顧名思義，paraphrase就是根據原文的意思以自己的話來重新表達闡述一次。
Paraphrase的目的主要有三種：
1.提高論文的水準以及深度；
2.展現你對於原文的理解，以及，
3.把複雜的原文或理論用簡單的文字清楚的表達。
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A>關係代名詞 which 可用來代表前述整句話或整件事情時，加逗號
(例) I failed the exam, which made my Mom upset.
(例) Gorillas, which are large and originate in Africa, can sometimes be found in zoos. 
B>當關係子句為補充說明時，稱為非限定子句( non-restrictive clause ，補述子句)

(例) The cake, which my mom bought, is really delicious. 
→ 非限定子句在非限定子句中，which 不可用 that 來代替。
C>專有名詞（地名、人名、廠牌名等）與關代之間一定要逗號。
(例) I live in Taiwan, which is a wonderful island in Asia.  
(例) Kids love McDonald’s, where they can get good burgers.

→ 限定子句(restrictive clauses)裡的資訊有絕對的必要性，若是沒有這個子句的說明，會造成語意不清， 限定子句 (形容詞子句)之關係代名詞前不能加逗號。
→ 非限定(有逗號) 關係子句 為額外補述的資訊，不為先行詞的指明限定，或先行詞為獨一無二(不需 指明限定 )。
  (例) My mom, who loves George Clooney, has the entire DVD collection of E.R. 
  (例) Lisa has a brother, who works in Japan.
→Lisa有一位在日本工作的哥哥。加上逗號的情境表示Lisa只有一位哥哥。

 ** which 前有逗號時 ，which 不可用 that 代替，也不能省略。
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簡單【結論】：
Verification：確認達成規格 (requirements)；
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大寫




小寫




讀音






A




a




alpha（阿爾法）






B




b




beta（貝塔）






G




g




gamma（伽馬）






D




d




delta（德耳塔）






E




e




epsilon（艾普西隆）






Z




z




zeta（截塔）






H




h




eta（艾塔）






Q




q




theta（西塔）






I




i




iota（約塔）






K




k




kappa（卡帕）






L




l




lambda（拉姆達）






M




m




mu（米尤）






N




n




nu（紐）






X




x




xi（克西）






O









omicron（奧麥克容）






P




p




pi（派）






R




r




rho（柔）






S




s




sigma（西格馬）






T




t




tau（陶）






U




u




upsilon（宇普西隆）






F




j，f




phi（斐）






C




c




chi（開，西）






Y




y




psi（普西）






W




w




omega（奧米伽）





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學習統計的進程，從集中趨勢開始，其次是相關、回歸等概念。在這些基本的概念裡，相關性其實不難理解。然而，相關與其他統計概念，如：因果關係，回歸，分佈， Pearson相關係數等之間還是存在著不少值得探討釐清的困惑。首先你要先弄清楚：相關性和因果關係的差別，可以參考 difference between correlation and causation, 和 有「相關」，不代表是「因果」！
【相關係數】的觀念釐清
相關(correlation)和相依(dependency)，是同樣的概念嗎？換句話說：如果
若兩事件的相關係數為零，是否表示這兩事件為不相依(not dependent)；倒過來說，也是正確的嗎？
如果兩變量都與第三個變量存在著很高的相關係數，是否表示這兩個變量也將是高度相關？
若A和B都和另一變量C 正相關？那A和B是負相關性 的情況，是否仍有可能？
單一離群的異常值是否會大幅減少或增加相關性？Pearson相關係數是否對異常值非常敏感？
存在因果關係是否意味著相關？
相關和簡單線性迴歸的區別是什麼？
選擇Pearson和Spearman相關係數，如何取捨？
如何解釋的相關係數(correlation)和共變數(and covariance)之間的區別？
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學術發表的期刊進行投稿作業的相關cover letter有：投稿信、催稿信、審查回覆、修改稿投稿信等。整理如下。
Cover letter主要為敘明文件內容、簡短表明來意、聯繫資料。Cover letter通常由「通訊作者」代表全體作者負責書信及聯繫。主要目的在介紹文章、主要內容，並提出本文的創新、貢獻。列出標題及所希望投稿的刊物，聲明為原創、無版權問題，且未有一稿同時多投等事項。
應載明：擬投期刊，簡述稿件之核心內容、主要發現和貢獻。
需附上：(通訊)作者的姓名、通訊地址、電話、傳真和e-mail。
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學術期刊投稿發表的【流程】：作者<=>主編<=>審稿人
投稿發表的過程少不了一連串漫長的等待。當作者將論文上傳投稿了以後，接下來就是一連串的等待。往後到結案的過程中，有諸多影響每個程序都之時程快慢的因素。讓投稿人最最忐忑和關心的問題就是：我還「要等多久」？
我認為「等待的時間」主要取決於流程中，(1)主編的管理，(2)Reviewers 的回覆效率，以及跨界的等候：在(1)與(2)之間轉換。
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【重點】：p-value越小，H0越不可能為真。(p為在H0為真的前提下，能得到這批樣本的機率)(p值越小，棄卻H0的理由越充分)
在討論p-value之前，先釐清「顯著水準」a的觀念。「顯著水準」是我們在進行檢定時，願意容許type I  error發生的機率上限(第一型錯誤：檢定結果reject了真實的H0)。
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無母數統計（nonparametric statistics）為「不需要假設分佈的統計方法」，換言之，就是【與母體分配無關】的統計方法。檢定時，因無母數統計缺乏機率表的資訊，通常是採等級（Rank）為主要統計量。適用於母群體分布情況未明、小樣本、母群體分布不為常態也不易轉換為常態的情況。
大家熟知常用的統計方法，如：獨立樣本T檢定(比較兩組觀察值的平均數)。其假設包括「依變項符合常態分佈」、「變異數同質性」、「兩組的樣本為獨立的」。
【註】有時透過數據「轉換」，可以符合必須的假設。常使用的轉換方式可有取log、開根號或其他方式(只要你找得到)。而，轉換也是有他的限制和缺點的，如：
一：轉換後，也不見得就會符合常態分佈
二：轉換後，觀察值的「單位」不在是原有的性質(如：血壓值取log後)。當以統計結果作解釋時，必須特別留意：數值可能已經不具單位原有的意義，甚至扭曲。
此時，其實另外的處理方式，就是：以無母數統計的Mann-Whitney U-test 來取代獨立T。
無母數統計一律是使用「排序」作計算，也就是說Mann-Whitney U是在檢定兩組人的「平均排序」是否有顯著差異，既然已經把原始分數轉成排序了，那當然就不會有「常態性」跟「變異數同質性」的假設了。
再如：相依樣本T檢定、單因子變異數分析、單因子重複量數變異數分析，也都是要有一些假設的。如：單因子變異數分析來說，它也是有「常態性」跟「變異數同質性」的假設。
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一般會使用雙樣本 t 檢定來比較兩個母群體的平均值是否相同。但是如果樣本為偏斜(非對稱)的分布，或樣本數不大，或有違t 檢定的前提，此時可考慮利用無母數檢定中的Mann-Whitney U test 檢定兩組的中位數是否相同。
無母數統計（nonparametric statistics）又稱作Distribution-free statistics、由後者的名稱即可知無母數統計是「不需要分佈假設的統計方法」，一般而言常用的統計方法（譬如說獨立樣本T檢定、相依樣本T檢定、單因子變異數分析、單因子重複量數變異數分析）都是要有一些假設的，以獨立T來說假設至少包括「依變項要符合常態分佈」、「兩組的變異數要相等」以及「兩組的樣本是獨立的」，關於後者的假設是樣本取樣的問題因此無母數統計也無法修正，但前者的「常態性」與「變異數同質性」檢定在實際狀況常常會遇到。
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科技新聞網站The Next Web共同創辦人鮑里斯．范贊丹（Boris Veldhuijzen van Zanten）根據過去多年舉辦論壇的觀察，歸納出演講時不該說的10句話：
1.「我身體不舒服，有嚴重的時差、疲累」：大約有五分之一的講者一開始都會這麼說。可是坐在台下的觀眾只想聽到你的精彩演講內容，如果你身體實在非常不舒服，無法好好表現，不如取消演講。
2.「稍後我再說明」：如果有觀眾突然舉手發問，而他提出的問題你可能會在之後的剪報內容解釋，千萬不要說「稍後我會說明」之類的話，應該立即跳至那一頁簡報內容，立即解答聽眾的疑問。
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