【「國家定位」與「兩岸關係立場」台灣人接受程度大調查】
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台灣民眾對國家定位及兩岸關係的立場,有從分歧漸漸走向一致的趨勢。針對蔡英文所提出「我們已經是一個獨立的國家,我們叫做中華民國台灣」,調查顯示台灣民眾快四分之三的人能夠接受;從年齡層來看,年齡越輕接受程度也越高,二十歲到三十九歲的台灣人,對中華民國台灣名稱的接受度都在八成以上。
惟藍營傳統的立場,就是堅持中華民國國號及憲政體制,不贊成任何稱謂的更動,部分深藍民眾也視蔡喊出的新國名為走向台獨。值得注意的是,藍營支持者對中華民國台灣名稱支持與否,也快將近五五波,顯見中華民國與台灣結合的新國名已讓不少藍營選民的信念產生動搖,或至少造成認知混淆效應,這對藍營一貫堅持的中華民國論述,未來能否持續維持既有政治板塊,將會是莫大的考驗...
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本次調查是新新聞與風傳媒委託台灣指標民調於9月7至11日,調查年滿20歲的民眾,依據政府最各縣市人口統計資料,採等比分層隨機抽樣方式,於全國住宅電話電腦資料庫中抽出電話門號後,進行撥號時再以隨機跳號方式替換末2碼以作為撥出之門號;成功完訪1071人,在信賴水準95%時抽樣誤差最大值為正負3.0個百分點;另外,這次採用「比例估計法」,根據內政部公布2020年8月的民眾性別、戶籍、年齡資料及2019年12月的教育程度資料等4項特徵,逐項反覆進行連續性修正,以使樣本與母體特徵之間的差異性未達統計顯著水準,此時整體樣本已具代表性。
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母體與樣本之間的關係 在 Sama記事本 Facebook 的最佳貼文
【生活中的統計】
弟:那個得票率有個很奇妙的地方!
我、哥:?
弟:大概開票十萬票後,各個候選人的得票比例就固定了,一直到開票完都沒什麼變。
哥:對耶!
我:這顯示重要的統計概念。
哥、弟:?
我:為何抽樣可回推母體!
哥、弟:...
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弟弟真是個有趣的小孩,關注重點永遠與眾不同。
當我們聚精會神盯著得票數,他卻觀察得票比例的變化情形。也因為這樣的觀察,我很好心的用眼前票數數據,跟兩兄弟說明樣本、抽樣跟統計推論...這些不太容易理解概念之間的關係。
看到他們恍然大悟的表情,我想,之前統計書本裡那些看似簡易,卻又無法理解的基本概念,大概在這一瞬間,都通了吧!
知識源自於生活,但成為理論後,往往與現實脫節,導致於我們在學習過程中,誤解這些書本中的理論無法於現實中應用。殊不知生活之中處處可以發現知識的真身,透過觀察,可以驗證與領會。
知識源於生活,生活中實踐知識。
用這個小小領會,做為國三生與高二生的學期小總結,一起開心迎接寒假的來臨吧!
*幾年前在八煙野溪觀察水流與生態。無論在何方,只要用心,都可以找到好多"生活中的知識"!
母體與樣本之間的關係 在 許毓仁 Facebook 的最佳解答
【醫療數據松,醫療科技再進擊】
很榮幸今天再度受邀至 臺北醫學大學與 Massachusetts Institute of Technology(美國麻省理工學院)合作舉辦的「Healthcare Datathon 醫療數據松」,今年活動邁向第四年,也是我第二次參與,很高興這次看到更多政府機構願意給予這樣的活動表示支持。
「數據就像AI的糧食,你餵AI吃壞掉的數據,你的AI就會發展成壞掉的模樣。」常常有人這樣為微妙比喻大數據和AI之間的關係。
台灣發展AI所面臨的困境,和其他小國所面臨的困境無異。國家太小,人口太少,導致先天母體樣本數不足,自然而然數據無法快速累積。但台灣沒有想到的是,從全民健保創辦至今,台灣已經自然累積了兩千三百萬人口長達24年的健康數據,全世界大概只有丹麥的健保資料庫歷史比台灣更悠久,但丹麥的人口卻只有台灣的三分之一,論數據量還是無法和台灣匹敵。
雖然擁有得天獨厚的「#天然金礦」,但許多大數據相關的台灣醫療新創先反應,在今年六月以前,健保資料庫僅提供學術單位及非營利機構研究使用,使用者必須事前申請,也只能在線上操作,不能把資料帶走,對於以數據為基石的AI技術其實大不容易。相信健保數據庫開放之後,能夠加速台灣的AI醫療發展。
為了加速AI在各領域的發展,我也呼籲盡速通過我領銜提案,參考美國、英國,與日本等國,並且在上個會期一讀的「#人工智慧發展基本法」,直接從法規面保障AI產業。而我的法案主要有以下幾個重點:
1.確定人工智慧之發展在國家政策中的定位,訂立發展綱領要求中央政府應在產業界和學術界優先推動人工智慧的研究、發展
2.促進產業AI化、建立AI技術應用平台,以及形成AI產業生態系。
3.人工智慧發展牽涉大規模公眾數據的使用以及實驗場域落地試驗,與公共利益牽連甚深,須制定適當的人工智慧的開發標準原則。
4.政府在符合開發標準原則下,應盡量滿足產業、學術界在人工智慧研發與應用之需求
5.建立與凝聚公眾對人工智慧的認識與信任, 樹立人工智慧發展的基本倫理原則。
下週二早上我也會召開「AI要前進,法規要跟進」記者會,希望透過呼籲政府加速通過AI相關立法,讓台灣成為下一個 AI Nation!
#HealthcareDatathon
#健康數據松
#TMUxMIT
#AINation
母體與樣本之間的關係 在 統計分析的局限性- 數字與經濟的對話 - Mei-Yu Lee 的推薦與評價
換句話說,統計分析就是在討論小樣本下,如何尋找最適宜的母體,以及期待能夠找到樣本之間的關係,進而代表母體之間的關係。 特別的是,在樣本的抽樣 ... ... <看更多>