關稅10%,營業稅5% + 菸酒稅(每公升按酒精成分每度徵收新台幣七元)
【例】一瓶750ml紅酒,酒精度12%,報價100元,需繳:
關稅:10% = 10元
菸酒稅:7元x酒精度12%x0.75 = 63元
營業稅:(100+10+63)x0.05 = 8.65元

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Collaborative filtering (CF) makes predictions of the user's unknown preference rely on a given users' preferences.
CF methods are based on collecting and analyzing a large amount of information on users’ behaviors, activities, or preferences -- and predicting what users will like based on their similarity to other users(user-based model). A key advantage of the CF approach is that it does not rely on machine analyzable content and therefore it is capable of accurately recommending complex items (such as movies) without requiring an "understanding" of the item itself. Though CF tasks have their main challenges, such as data sparsity, scalability.

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The Shawshank Redemption(刺激1995),這部片重播過許多次,無意間轉台常會看到,是一部平鋪直敘,沒有太多高潮起伏和張力的敘述性電影。對於The Shawshank Redemption名列IMDB最受歡迎影片的榜首,我本來一直不太能接受。有完整看過,也從中切入看過幾次,對於The Shawshank Redemption竟然還勝過【教父】,有點抗拒。直到最近又看了一次,又有新的感觸,總算認同了其名列為榜首的結果。多看幾次後,越覺The Shawshank Redemption全劇探討論述的觀點都是相當豐富和傑出。

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處理前、後觀察值(小樣本,N=11



受試者




A處理




B處理




差異




差異排序




符號排序






 1




25




27




2




2




2






 2




25




29




4




3.5




3.5






 3




27




37




10




6




6






 4




44




56




12




7




7






 5




30




46




16




10




10






 6




67




82




15




8.5




8.5






 7




53




57




4




3.5




3.5






 8




53




80




27




11




11






 9




52




61




9




5




5






10




60




59




-1




1




-1






11




28




43




15




8.5




8.5






 




 




 




 




 




W=64





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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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Evolutionary Optimization Algorithms:


Biologically-Inspired and Population-Based Approaches to Computer Intelligence
 

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ISCC-NBS 色名標記法:由美國國家標準局(National Bereau of Standand)屬下之跨羣體色彩會議美國色彩研究學會(Inter Society Colour Council )作成, 而整理而成訂定了267個色名作為形容塗料色彩之用。各色名均有一色票與之對應,其色彩適用範圍以Munsel表色法界訂。 

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我們都知道領導者需要【願景】與【精力】,但是在徹底研究最具影響力的領導理論,以及與數千名有抱負的領導人座談之後,作者發現領導人還有四項意想不到的共同特質。

傑出領導人的第一項特質是【選擇性地展現出自身的弱點】(弱點,而非致命的缺陷)。如此做會讓員工覺得領導人並非高不可攀,同時也可建立信任,並有助於員工的承諾。

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「Down By The Salley Gardens」歌詞出自 William Butler Yeats 《The Wanderings of Oisin and Other Poems》詩集。1920 年代,作曲家 Rebecca Clarke 譜曲而誕生了現在我們聽到的曲調,成為充滿愛爾蘭特色的一首歌。
Down by the salley gardens my love and I did meet
She passed the salley gardens with little snow-white feet
She bid me take love easy, as the leaves grow on the tree
But I, being young and foolish, with her would not agree
In a field by the river my love and I did stand
And on my leaning shoulder she laid her snow-white hand
She bid me take life easy, as the grass grows on the weirs
But I was young and foolish, and now am full of tears

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您知道當今網際網路上,最具有影響力的人,前 50 名是哪些人嗎?2007 年 3 月初,PC World 公佈【The 50 Most Important People on the Web】。您也許應該看看,型塑當今網路我們所讀、所寫、所聽、購物、交朋友 ... ... 以其他線上生活的到底是哪些人。

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