From: 算算一年中有幾個十三號星期五 的問題,有朋友證明出一年至少一次。

答案就在算星期的Zeller’s公式裡,其中的 (Y+Y/4) + (13M-1)/5 要相差7的倍數才會相同星期 (這裡的M要把3月當1,而M是11,12時,Y要減1)。

所以一年內的可能性有 2,5,7,10,12,15,18,20,23,25,27(再減1如果Y是4的倍數) 和 30(再減1如果Y是4的倍數),要有三次的可能性只有 3,11,2 月 (如果Y不是4的倍數)和 4,7,1 月(如果Y是4的倍數)

例子有:

2009-2, 2009-3, 2009-11
2012-1, 2012-4, 2012-7
2015-2, 2015-3, 2015-11
2026-2, 2026-3, 2026-11
2037-2, 2037-3, 2037-11
2040-1, 2040-4, 2040-7

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一本出版有五十年的暢銷統計科普小書,內容還是非常適用,裡面提到的手法至今都還可以常常看到。當看到任何統計數據,一定要有自己獨立思辨的能力,很多東西多注意看一下就可以知道可信度有多少。

1.內建偏差的樣本

最大的誤差來源往往來自於 抽樣過程。例如填問卷時,心理上就會偏向多報或少報,好比問到收入或報稅 (前者多報後者會少報),因為人們會有勢利心理。

樣本是否有代表性? 可否假設樣本成員跟以外的差不多? 例如調查畢業生的平均收入,那些畢業後就窮困潦倒的同學應該不容易(或是不喜歡?)被連絡上吧。只要有可能的誤差來源,就可以輕易毀掉樣本的可靠性,你應該對結果抱持某種程度的存疑。因此,意見調查的作業方式,終究是在對抗各式各樣的誤差來源。

被選來代表母體的樣本常會不公平,可能會偏向比較有錢、教育水準較高、資訊較豐富、比較友善等這些比較容易被訪問到的人。受訪者也會有想要給訪問員喜歡的答案的傾向。

要做手腳不需要刻意操弄調查結果,只要樣本有特定偏的傾向,就已經自動替結果作手腳了。 Read more…

十年的經典書籍了,1996年初版時我還在唸國二吧,那時候似乎非常暢銷轟動,不過以我那時候的年紀,印象中在書店看到覺得太深奧看不太懂很無趣呢。

今年時報出版重新換封面出了十週年紀念版(新封面比較好看有質感),我在學校的書店看到這本書就買下來了。對於EQ,大概的概念想必大家都知道了,這本書用了非常多的實驗結果來論述EQ的本質跟影響,包括神經科學、心理學、演化論等,理性與感性同樣重要,EQ情緒跟我們的生理機制十分密切,互相影響。其中讓我聯想到之前念過的神經外科的黑色喜劇中的第一條規則 : 當你的腦袋被打開,跟空氣接觸之後,你就再也不是從前的你了。這本EQ就有些例子就是開過腦之後因為傷害到腦的某些神經,手術後性情大變….:p

這一陣子的暢銷書先別急著吃棉花糖的實驗也在這本書提到了,小時候如果能克制先拿棉花糖,長大後有比較好的表現。這是因為抗拒衝動是各種情感自制力的根源,自我調節情緒的根本意義在於克制衝動以達成某種目標。

這本書也提出很多方法增進EQ能力及如何處理負面情緒(憤怒/焦慮/沮喪),除了可以好好了解EQ之外,對於各種日常生活、男女關係、婚姻、親子關係、教育、工作、健康等都非常有幫助的一本書。

一本很美的科普人文散文,作者沈致遠博士是浙江大學畢業,赴美曾任杜邦研究院院士。文章很科學又很人文,用一些詩詞來映襯科學的理論,文章概分生物科學、資訊科學、天文學、基礎科學等。主要有談到基本粒子(一直分下去有什麼?超弦理論?)跟自我意識(我是什麼?)的討論,最後也提到科學家的社會責任,不能只著眼於局部和暫時利益,忽視了整體的長遠利益。他認為問題在於科學家與公眾之間缺乏溝通,公眾不了解科學成就的社會後果,難以發揮應有的監督作用。尤其是現代科學內容深奧,社會效應複雜,公眾一時不容易理解全部後果。過去的DDT跟原子彈是如此,現在的基因工程更要審慎運用。 Read more…

 小時候高分剛考進新竹高中的時候,夢想大學念醫學系,不過我很快透過期考分數就了解到,只有班上最優秀的同學(註)才能考的上,而我卻已迷上社團了… XD 不過每當電視上看到急診室的春天、大醫院小醫生,總是又激起心裡的那一點幻想…. :p

關於醫生這行業,更多的了解是來自侯文詠的幾本書,不過相較於麻醉醫生,這本神經外科算是血腥的多了(畢竟是開腦)…. ^^|| 看完之後覺得跟中譯書名的喜劇不太像,但閱讀起來還算是輕鬆略帶幽默。

原書名 When the Air Hits Your Brain 帶出第一條規則 : 當你的腦袋被打開,跟空氣接觸之後,你就再也不是從前的你了… XDXD

這本書中,我看到了跟侯很多相似的經歷,大概在東西方醫生的養成教育中,同樣都是最深刻的感受吧。像是對病人投入感情還是專業無情(太投入下刀時可能會緊張發抖)、得到病人剛復之後的感謝、對自己工作的成就驕傲、對體制的發聲、處理嬰兒的經驗、處理孕婦(不放棄小孩的母親)、用藥的兩難抉擇(短期見效,但長期會有副作用)、受術後病人死亡的愧疚罪惡感…. etc

如果你喜歡侯的醫生故事,相信你也會喜歡這本書。

註: 我們班上有不少人未來要從事醫生行業,其中我知道就有一位立志要走神經外科說… 不知道他知不知道書裡提到的神經外科規則呢… 呵~ ^^||

機率起源

by ihower

這是胡殿中的機率報告… :)
網路上東抄西抄四個小時的成果… XD

機率起源
900251 張文鈿

摘要 /

起源於賭局問題的機率論 ,首先由十六世紀義大利數學家 Cardano 給予最早的賭博研究。爾後由法國數學家Pascal和 Fermat兩人間著名的通信,刺激出荷蘭物理學家Huygens發表第一篇機率的正式著作。接下來經過 Bernoulli跟 Moivre等數學家的努力,於十八世紀中大約完成古典機率論。十九世紀的Laplace則發展出在近代機率論和統計學上重要理論基礎。

引言 /

起源於賭局問題的機率論,其概念與應用深深觸及哲學、數學、統計學、物理學與社會科學諸領域。有法國的牛頓之稱的數學家Laplace (1748-1827)曾說 “這門源自考慮賭博中的機運的科學,必將成為人類知識中最重要的一部分。生活中最重要的問題中的大部分,將都只是機率的問題”。

內文 /

機率起源於日常生活的各種賭局問題`。但事實上,以賭局來討論機率,只是取其方便易懂而已。真正促進機率論成長的是經濟的發展需求,最早可以回溯到十五世紀,當時國際貿易剛開始發展,在漫長的航程當中,有些價值不菲的貨物需要保險。因為自古以來,一些有錢人對於這種需求往往會訂立契約,先收取一筆保險費,所以當發生契約規定的貨物損失時,貨主可以得到補償。不過在文藝復興時期及海上探險時代開始之前,有關的風險評估及保險費的計算都是非正式的。

第一個有系統地推算機率的人是Gerolamo Cardano(1501-1576),他是十六世紀義大利的醫師、數學家與賭徒。他最有名的著作是1545年的Ars magna中關於三次方程式公式解的討論。而在另一本討論賭局問題的書 Liber de ludo aleae (寫於1560年,但是於1663年他寫後才出版)中,他開始有系統的研究機率,並給許多賭徒建議。這些建議都寫成短文。例如:《誰,在什麼時候,應該賭博?》,《為什麼亞裡斯多德譴責賭博?》,《那些教別人賭博得人是否也擅長賭博呢?》等問題。

西元1645年,法國貴族de Meŕe (1607-1684)向Blaise Pascal (1623-1662)提出一個在賭博中有關丟骰子的問題。Pascal又寫信去問 Pierre de Fermat (1601-1665),展開兩人間著名的通信。Pascal及Fermat此二位法國的大數學家對這種問題的感興趣,刺激了歐洲不少數學家也開始探討類似的問題。(左圖為Pascal,右圖為Fermat)

荷蘭物理學家Christiaan Huygens (1629-1695)於巴黎聽聞到有關於Pascal和Fermat的書信往來內容,進而利用期望值的概念,解決他們所提出之賭金分配的問題。於1657年發表一篇文章「論賭博的計算 De Ratiocinnis in Alea Ludo」,這是機率論的第一篇正式著作。

接下來Jakob Bernoulli(1654-1705) 的 Ars Conjectandi (posthumous, 1713) 跟 Abraham de Moivre(1667∼1754)的Doctrine of Chances (1718) 則正式將機率當作數學的分支來研究,並提出大數法則與獨立事件等理論。(左圖為 Bernoulli)

再經過Pierre Reymond Montmort(1678-1719)、Thomas Bayes(-1761)、George Louis Buffon(1707-1788)、Daniel Bernoulli(1700-1782)、Joseph Louis Lagrange(1736-1813)等數學家的努力,在十八世紀中葉前,大約完成古典機率論。一般關於求賭博中所涉及的機率,便發展的很完全了。

十七世紀也是機率的姊妹學科,統計學開始萌芽的時期。為了徵兵或徵稅,歐洲的各國政府開始收集如出生、死亡及結婚等人口統計學的資料,在商業上則有保險及精算業的應用。而統計學家及精算師在收集資料不久後便發現,他們資料中的變異之型式,可與賭局中的一些結果相對應。因此發展機率理論,也是為了統計上的需求,至今此角色機率仍在扮演。

十八及十九世紀,是機率開始廣泛應用的時期。誤差理論 (Theory of errors) 可追溯到 Roger Cotes (1682-1716) 的 Opera Miscellanea (posthumous, 1722) 一書,但正式的研究則是 Thomas Simpson (1710-1761) 在1755年所提出,運用到機論的理論和推導錯誤機率曲線等。最小平方法 (Least Square Method) 則是因為天文及物理中量測的需要,由Adrien-Marie Legendre(1752-1833) 和 Gauss, Karl Friedrich (1777-1855)於1806年和1809年所分別提出。

Pierre-Simon Laplace (1749-1827) 於1810年,發表他在機率論方面最大的成就,即「中央極限定理 Central Limit Theorem」,而他的著作「機率的分析理論 Théorie Analytique des Probabilités」,則明確地提出古典機率定義。中央極限定理對古典統計學提供大數觀察之理論基礎,意義甚大。中央極限定理也提供了誤差理論跟最小平方法的理論背景。

總結 /

往後的機率論應用日益廣泛,成為許多學科的理論基礎,並帶動了這些學科的發展。而為了解決實際應用時所遇到的問題,也促使數學家更深入探討機率的理論。

參考文獻 /

維基百科http://en.wikipedia.org/wiki/Probability
Gerolamo Cardano簡介http://www.fact-index.com/g/ge/gerolamo_cardano.html
Mathematics: The Man-Made Universe by Sherman Stein
機率之回顧 http://episte.math.ntu.edu.tw/articles/mm/mm_01_3_04/
機率簡史http://eprob.math.nsysu.edu.tw/ProbHistory/probhistory.htm
A Short History of Probability and Statistics http://www.leidenuniv.nl/fsw/verduin/stathist/stathist.htm

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