寫了一陣子的Python入門書,終於上線了。
這書是我這幾年自學Python語言,並用來教授大學生財務應用的程式語言教材。因為我沒有計算機程式背景,所以非常知道外行人初學程式語言的辛苦過程,我很確定完全沒有背景的朋友,也可以自學上手。這書適合什麼人?社會科學、管理相關科系大三、大四以上,或是研究所,相要自學Python,而且未來工作會用到數據分析,但完全沒有經驗的學生。
我要講一下我從學習到出書的過程。
現代社會都強調懂得電腦程式語言的重要性,連中小學生都在強調課程裡要加入電腦程式語言的元素,因為「軟體正在吃掉全世界」。但這種呼聲,反而給家長和學生,許多的無形壓力。要學習的話,就要投入時間和資源,學的好壞,也不是馬上看得到結果,而一旦有個程度很高的同儕在旁,那更會把壓力拉到最高點,「怎麼同學這麼厲害?」「我已經花了這麼多時間,怎麼還差這麼多?」最後不是放棄了這個「夢想」,就是對這個過程充滿反感,成功者幾稀。
我也受過這個苦。我們那個時代的理工科系大學生,PC才剛從286、386一路進到家庭、教室和公司,但已經有同學寫了程式多年。大學的好友,整天在耳邊講「劉燈、賀元、資迅人」,要我也去逛天龍書局,然後有一堆人整天在計算機終端室打MUD,我對科技沒有恐懼感,我還寫了台大化工系的第一個HTML首頁,但就因為這些超強同學的存在,「寫程式」一事,就變成令人敬畏,甚至令人望之怯步的一條路。
但電腦程式語言的學習和應用,不應該是這樣。十幾、二十歲的大學生,學什麼都可以,沒有太晚這種事,只要有心,不要管這些同儕壓力,一步一步來,把程式從無弄到可以跑,那是一個很有滿足感的過程。這是我會給二十歲的我的建言,畢竟軟體真的在吃掉全世界。
電腦程式就這樣和我,「你不認識我,我也不想理你」地經過了十幾年,後來三十多歲開始唸經濟學博士班,才又碰頭。博士班正式開學前的暑假,學校開了數學先修班,一個很厲害的老師,快速地教過博士班要用的線性代數和微積分,同時也讓我們上機用MATLAB。一用不得了,原來有目的地編寫程式,是這麼有趣的事。所以博士班的時候,同學都在學Stata,我則是想把所有的回歸分析,通通用MATLAB處理。
博士班畢業後來到敝小學校教書,一人獨攬所有財務課程,包含計量方法在內,我也讓學校買了幾套學生版的MATLAB,用來教學。但在美國會唸商管、經濟的學生,數理程度是比理工科系的稍差一點,所以教計量方法有些吃力,但也就是這樣,我得確定我的教材適合門外漢。後來發現MATLAB還是太貴,學生畢業了,可能也是一輩子都用不到,所以我想找個開放的程式語言作為代替。稍作一下研究,很快就選定Python,這語言和MATLAB的共通性不小,又容易上手,還有一大堆前人寫就的函數可以用,所以我很快就自學學會,再把MATLAB的知識、教材轉過來Python。Python因為開放,又容易學習,所以學了以後,還有許多用途,資料分析只是Python的一小部份應用,寫網頁、寫遊戲、做手機app,都是Python可以做的事。
我就這樣不小心地打開了這個奇異世界的大門。
雖然學生不是人人都能理解程式語言的美妙和功效,但每次教這課,總有一、兩個學生因為我而開始走這條路,我心裡都很開心,看著「青出於藍,而勝於藍」的學生,那是相當令人滿足的經驗。經過幾年的教學,我決定把教材編寫成書,讓更多人可以走入這門。二年斷斷續續的編寫,終於成就了這本入門書。
寫書,當然不是作功德,是要賺錢來的。所以,大德們,買一本吧,雖然是英文版,但程式碼比英文字多很多,很好懂的。亞馬遜的連結在下方。
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過6萬的網紅Herman Yeung,也在其Youtube影片中提到,電子書 (手稿e-book) (共261頁) (HK$199) https://play.google.com/store/books/details?id=Fw_6DwAAQBAJ 有同學問 Calculus 微積分 於經濟學上的應用 有興趣可以睇睇,希望大家鍾意。 Calculus on Ec...
微積分經濟學應用 在 C.C.M Math Facebook 的最佳貼文
[計量經濟學---我們怎麼用統計學買菜]
我有時候在臉書上逛到一些數學社團,會看到這類型的問題
「學微積分/三角函數/傅立葉/統計學能幹嘛
我又不能拿來買菜」
不過,如果這邊所謂的「買菜」範圍不僅限於你媽去菜市場
跟老闆買一根芹菜,然後付錢了事的話
我們確實能夠想想,到底要怎麼用數學/統計學去買菜
例如:去「農產品批發市場交易行情站」,調到台北市小白菜
近兩年每日平均價格數據
跑程式碼看看小白菜時間數列能夠被哪種ARIMA擬合
(ARIMA=Autoregressive Integrated Moving Average
將原本的ARMA差分以後變成穩定時間數列)
預測小白菜接下來10天的價格 (10-step ahead forecast)
(你要跑更多天的預測也可以,只要在程式碼稍作修正即可)
就能藉此判斷什麼時候批貨可能是最好的時機
如果你是每天都要去菜市場買菜,而且只是買一兩根空心菜
花不到什麼錢的話,談不上什麼預測或者操作
但要做經濟預測,以上提到的步驟是其中一種方式
我們也可以藉由模型篩選(Model selection)的機制
分析哪些因素可能會影響到菜價
這邊講一篇我之前提到的論文: Xavier X. Sala-I-Martin寫的
“I Just Ran Two Million Regressions”
於1997年發表在頂尖期刊The American Economic Review
他先想到有59個可能的因素會影響GDP成長率
但其中一個都視同固定變數,然後把58個變數每3綑一堆
跑迴歸去決定看看那些變數有沒有顯著性
因為58個變數每3個一堆有30856種組合
每個變數他都會跑30856次迴歸,這樣相乘以後
總共大概180萬次迴歸,湊整數是200萬
這種方法是給予每個變數一個權重
權重大小就是它有可能是影響GDP成長率的機率
是貝氏統計模型平均(Bayesian Model Averaging)的應用
過去的文獻很武斷地,認為只分析一種變因就能解釋GDP
這篇論文就考慮了很多可能因素,給予不同的可能性
而且估計的係數也給予正負兩個標準差的區間
圖片中的那條數學式子我就是從這篇論文節錄下來的
說明了他們如何跑迴歸,以及變因權重如何計算的
他們從59個變數當中,最後找到了22個有顯著性的
這些包含有區域性因子(例如:非洲,亞洲)
政治因子(例如:有沒有政變),宗教信仰,市場表現,投資類型
以及市場開放程度等等
如果要做菜價因素分析的話,也是只要調到菜價資料
去找可能影響菜價的因子跑迴歸
跑出來的權重愈大就表示最有可能影響菜價資料
然後看看這些候選因子有沒有顯著性
微積分經濟學應用 在 文茜的世界周報 Sisy's World News Facebook 的最佳解答
《中時電子報》好文選讀
「朱雲鵬:推動人工智慧 新加坡啟示錄」
朱雲鵬(作者為台北醫學大學經濟學講座教授)
為了推動人工智慧在產業生根,新加坡今年稍早推出了「AI.新加坡」計畫,試圖透過智慧國家方案中不同政府機構的合作,落實人才培育和商業應用。日前此計畫的高級官員來台時詳細解說了該計畫的構想,讓我們了解到新加坡的做法有其新穎和獨特性,值得借鏡。
人工智慧不是新的領域,但近年來受到產業和社會各界的突發性高度重視後,人才不足的窘境立刻展現,是以全球各國所提人工智慧發展方案,都把培育人才作為重點。AI.新加坡原先想直接幫企業培訓人才,鼓勵企業選拔其優秀的資訊背景員工送來接受課程訓練。但此議一出,發現有實際困難。大多數企業沒有抽調現有資訊人員來長期全時受訓的空間,而且資訊人員原來就不足,很難讓現有人員轉投入人工智慧領域。
於是AI.新加坡想出了兩個方法,一是「100個實驗」計畫─鼓勵企業把目前實際遇到且有可能藉人工智慧解決的問題或困難寫出來,送到AI.新加坡申請加入100實驗。獲選的企業問題,AI.新加坡可以補助等同台幣560萬的經費,來研發解決此問題的人工智慧解方;可是相對地企業本身也需提供等額的預算,其中3成為現金支出,7成可以是實際投入的企業研發人力。
這個計畫審核的主要標準有三。一是該企業問題可以用現有的人工智慧工具解決,不需要曠日廢時另外開發新工具;二是這個問題的解決應當有機會可以在6到18個月發展出解方的商業應用初步形貌;三是所獲得的解方,可以成為所有遇到類似問題企業都可以應用的商業方案,包含新加坡和海外企業。
那研發的人力哪裡來?AI.新加坡思考既然現有職場人力不足,就找學校剛畢業的新人來訓練,於是推出了「AI學徒」方案,歡迎畢業不到3年的職場新人來報名。獲選者將參加AI.新加坡所舉辦的9個月全時課程,其中前3個月為課堂教學,後面6個月則是協助解決實際企業問題,包含但不限於以上100實驗計畫所得到的企業問題。受訓期間AI.新加坡支付學員月薪,相當於每月台幣44000到78000元,比一般該國理工科大學畢業生新入職場的實際月薪略低。
報名者需具備相關領域基本素養,包含微積分、線性代數、機率學、統計及電腦科學知識,也需具有寫作Python, R或C等程式語言的能力。AI.新加坡認為,學員受訓期間薪水固然比一般理工科在職場的為低,但順利通過基礎訓練課程,而參與解決企業實際問題有初步成效的學員,多數會被該企業預先約定為未來的職員,到時候的薪水會比一般理工科畢業者的要高,應當是等同每月台幣10萬起跳。所以這是一個年輕人不錯人生規畫方案。果然,一推出此案就吸引了相當多的人來申請。
這兩個方案如果成功進行,新加坡馬上會發生兩件事。一是有實際需求的企業會增雇具人工智慧專長的人才,其中多半可能是通過AI學徒計畫的學員,於是人才培育和有效就業的目標將同時達成。二是花費了研究能量來解決自己遇到實際問題的企業,如果其解方具有普遍市場價值,就可能把這部分獨立出來,成為該公司轉投資的新創事業,於是該國將出現很多人工智慧的新創事業,有機會發展為一個產業。
台灣可以從新加坡方案得到的啟示至少有二。一是在人工智慧的工具開發方面,無論從規模和發起的時間來說,都很難去撼動既有國際大公司已經開發成功且廣泛應用的幾個套件,所以不需要在這方面做太多的著墨。二是工具歸工具,領域的實際使用才是重點,而這方面以台灣許多行業的規模來說,比新加坡更有機會開發出可以實際解決問題的商業產品。
以前人工智慧被看成是一種科幻趣事,現在已經改變。在製造業方面,可以而且實際上已經開始應用人工智慧的領域很多,包含電路版的良寙辨識、工具機械的參數調整、化工業的反應槽設定等都是。台灣有很多先進的製造業,有條件發展可應用於製造業的人工智慧產品。服務業方面,應用也很廣,包含醫療與健康、金融、精準行銷等都是,台灣一樣有條件發展領域專長別的人工智慧應用。希望我們能看清形勢,戮力而為。
更多內容請上連結點閱,網址:
http://www.chinatimes.com/newspapers/20171207000565-260109
影片來源:KUKA Robot Group
微積分經濟學應用 在 Herman Yeung Youtube 的最佳貼文
電子書 (手稿e-book) (共261頁) (HK$199)
https://play.google.com/store/books/details?id=Fw_6DwAAQBAJ
有同學問 Calculus 微積分 於經濟學上的應用
有興趣可以睇睇,希望大家鍾意。
Calculus on Economics 1 (Elasticity 1) 經濟微積分1 (彈性1)︰ https://youtu.be/d6wl8WeLWAk
Calculus on Economics 2 (Elasticity 2) 經濟微積分2 (彈性2)︰ https://youtu.be/qfurxREau3Q
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Calculus 微積分系列︰ https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8o2lveHTSM04WAhaGEZE7xB
適合 DSE 無讀 M1, M2,
但上左 U 之後要讀 Calculus 的同學收睇
由最 basic (中三的 level) 教到 pure maths 的 level,
現大致已有以下內容︰
(1) Concept of Differentiation 微分概念
(2) First Principle 基本原理
(3) Rule development 法則證明
(4) Trigonometric skills 三角學技術
(5) Limit 極限
(6) Sandwiches Theorem 迫近定理
(7) Leibniz Theorem 萊布尼茲定理
(8) Logarithmic differentiation 對數求導法
(9) Implicit differentiation 隱函數微分
(10) Differentiation of more than 2 variables 超過2個變數之微分
(11) Differentiation by Calculator 微分計數機功能
(12) Application of Differentiation - curve sketching 微分應用之曲線描繪
(13) Meaning of Integration 積分意義
(14) Rule of Integration 積分法則
(15) Trigonometric rule of Integration 三角積分法則
(16) Exponential, Logarithmic rule of integration 指數、對數積分法則
(17) Integration by Substitution 代換積分法
(18) Integration by Part 分部積分法
(19) Integration Skill : Partial Fraction 積分技術︰部分分式
(20) Integration by Trigonometric Substitution 三角代換積分法
(21) t-formula
(22) Reduction formula 歸約公式
(23) Limit + Summation = Integration 極限 + 連加 = 積分
(24) Application of Integration – Area 積分應用之求面積
(25) Application of Integration – Volume 積分應用之求體積
(26) Application of Integration – Length of curve 積分應用之求曲線長度
(27) Application of Integration – Surface area 積分應用之求表面積
(28) L’ Hospital rule 洛必達定理
(29) Fundamental Theorem of Integral Calculus 微積分基礎原理
(30) Calculus on Physics 微積分於物理上的應用
(31) Calculus on Economics 微積分於經濟上的應用
(32) Calculus on Archeology 微積分於考古學上的應用
之後不斷 updated,大家密切留意
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Pure Maths 再現系列 Playlist: https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8os36AdSf64ouFT_iKbQfSZ
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Calculus on Economics 2 (Elasticity 2) 經濟微積分2 (彈性2)︰ https://youtu.be/qfurxREau3Q
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(2) First Principle 基本原理
(3) Rule development 法則證明
(4) Trigonometric skills 三角學技術
(5) Limit 極限
(6) Sandwiches Theorem 迫近定理
(7) Leibniz Theorem 萊布尼茲定理
(8) Logarithmic differentiation 對數求導法
(9) Implicit differentiation 隱函數微分
(10) Differentiation of more than 2 variables 超過2個變數之微分
(11) Differentiation by Calculator 微分計數機功能
(12) Application of Differentiation - curve sketching 微分應用之曲線描繪
(13) Meaning of Integration 積分意義
(14) Rule of Integration 積分法則
(15) Trigonometric rule of Integration 三角積分法則
(16) Exponential, Logarithmic rule of integration 指數、對數積分法則
(17) Integration by Substitution 代換積分法
(18) Integration by Part 分部積分法
(19) Integration Skill : Partial Fraction 積分技術︰部分分式
(20) Integration by Trigonometric Substitution 三角代換積分法
(21) t-formula
(22) Reduction formula 歸約公式
(23) Limit + Summation = Integration 極限 + 連加 = 積分
(24) Application of Integration – Area 積分應用之求面積
(25) Application of Integration – Volume 積分應用之求體積
(26) Application of Integration – Length of curve 積分應用之求曲線長度
(27) Application of Integration – Surface area 積分應用之求表面積
(28) L’ Hospital rule 洛必達定理
(29) Fundamental Theorem of Integral Calculus 微積分基礎原理
(30) Calculus on Physics 微積分於物理上的應用
(31) Calculus on Economics 微積分於經濟上的應用
(32) Calculus on Archeology 微積分於考古學上的應用
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