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李玫郁
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理論知識研究的創新與分享者
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【計量大數據分析】【人工智慧基礎】概念
人工智慧(Artificial Intelligence, AI)從1970年代就開始的概念與持續追求的目標。這12年來,為了達到人工智慧,從資料探勘、大數據、人工智能到人工智慧,其目的都在尋找 資料的規律性 若能尋找出資料的規則,將之寫成代碼,形成程式,就能夠讓電腦產生運算,並自我判定。然而,所有的資料均需要被定序,然後再開始檢測,尋找出規則,產生數學模式,寫成代碼。這樣的步驟,最方便的方式不是產生數學模式,而是產生資料庫,讓電腦運用比對方式,找到最近似的模式,以此為『最適模式』進行分析。 換句話說,這是兩...
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【推廣】大數據分析軟體
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【推廣】大數據分析軟體
所謂的大數據是指機率模型,在巨量的資料下找到機率模型模式。若要憑空學習大數據分析並不容易,所以根據機率與統計的概念當中,對樣本個數進行切割,分成大樣本與小樣本。 統計學就是使用在分析小樣本,從小樣本了解母體的狀況。而大數據分析則是從大樣本去進行分析,而由於是在大樣本下,所以 適用於所有母體分配 。因此,若想知道大樣本的狀況,同樣也是可以用統計學的分析方法進行分析,例如: 資料來源:Psccc機率與統計粉絲專頁(不經授權不得轉載) 只是在大數據分析的公式上略有不同,經「機率分配模擬器」與「大數法則」的驗證,可得...
【推廣】大數據分析軟體
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預算線基本介紹
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預算線基本介紹
當病患想要購買醫療服務組合時,他需要面對的外在環境因素有三: 哪些醫療服務種類 醫療服務單價 身上所得 我們從經濟學的角度出發,進行購買行為的討論時,病患不會只想買一種醫療服務或商品,而常是超過一種,所以有一就有二,有二就有三,有三就有多。所以,假設病患會購買兩種醫療服務,通稱為「醫療服務一」與「醫療服務二」。這兩種醫療服務可以是健檢當中的兩個項目,或是洗牙與體檢,當然也可以是醫療或保健商品,例如Q10或綜合維他命。 我們先設定好情境: 人物:一名病患 物品:兩種醫療服務,分別以 $X_{1}$ 與 $X_{...
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醫療經濟學介紹
所謂醫療經濟學其實是個體經濟學在醫療產業上的應用。 一般的個體經濟學是討論「消費者」如何在有限的資源下 購買 最適的「商品」組合,以及「生產者」如何在有限的資源下 購買 最適的「要素」組合並且生產最適的「商品」組合。 讓我們將「」替換掉,所以醫療經濟學是在討論 「病患」如何在有限的資源下 購買 最適的「醫療服務」組合 「醫院」如何在有限的資源下 購買 最適的「要素」組合 「生產者」如何在有限的要素下 生產 最適的「醫療服務」組合 在他們的選擇中,有兩個重點: 他們都面對有限的資源,所以沒辦法任意依照他們的慾望...
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【可轉載】【分享】純粹用C語言,公開原始碼寫的模擬器
可以做積分、變數轉換、機率分配模擬、建立臨界值....
可以做數學模式、大數據、機率、統計、基因工程......

#大數據 #數學 #機率 #統計 #人工智慧 #電子 #電機 #資訊 #科技 #電信 #工程 #資工 #財工 #計量 #數量 #bigdata #simulator #analysis #mathematics #AI #artificialintelligence #網路 #工具
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大數據分析基礎 - 大數法則 (中央極限定理)
先前在說明 大數據分析的困境 中有提到統計學延伸到大數據分析的四個問題, 統計學方法擴展到「大數據分析」的困境有其以下問題: 母體分配必需為常態分配,無法擴展到其他母體分配。 統計的檢定臨界值受到樣本的限制(數值分析無法有效獲得),無法提供大數據分析的樣本個數的臨界值。 「大數法則」與「中央極限定理」並無數學與計算方法發展正確的「極限分配」。 沒有精確的檢定統計量的抽樣分配作為基礎。 其中,第一點與第三點的根源在於第三點。如果所得到的資料,其樣本平均數與樣本變異數都可以趨近常態分配 -- 也就是極限分配 ,那...
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