Essay

A collection of 71 posts
原點_no.01
flying

原點_no.01

《逆風而上》第一部主題曲 0:00/159.0241× 【Verse 1】 站在起點,風輕輕吹過, 眼前的路,模糊卻閃爍。 夢想的輪廓,還未清晰, 但心跳的聲音,已無法忽視。 【Pre-Chorus】 猶豫過,懷疑過, 這條路是否屬於我? 但你的笑容,像星光指引, 讓我勇敢,邁出第一步。 【Chorus】 原點,是夢開始的地方, 原點,是心最初的嚮往。 雖然未知,雖然迷茫, 但我相信,這條路會發光。 原點,是風吹過的方向, 原點,是我們並肩的力量。 從這裡出發,勇敢飛翔, 因為夢想,就在前方。 【Verse 2】 汗水滴落,腳步漸漸堅定, 每一次跌倒,都是成長的證明。 團隊的聲音,在耳邊迴響, 我們一起,
2 min read
OECD ADDPVR 12/15
Essay

OECD ADDPVR 12/15

OECD 國家大部份都是高緯度國家,所以低緯度國家的樣本也很少 ( 上圖) OECD ADD PVR 12/15 下圖是系半母數推估 ADD PVR vs. GDPPC, GDPPC 是可以解釋的 全球各國的失智症盛行率 高緯度國家失智症及腫瘤的盛行率高的可能原因 1. 維生素D不足的影響 * 陽光暴露差異:高緯度地區因陽光直射角度小,特別是冬季日照時間短,導致維生素D合成不足。維生素D被認為與免疫功能、神經系統健康及癌症風險相關。 * 腫瘤與維生素D:研究表明,維生素D水平低可能與某些癌症(如乳腺癌、結腸癌)的風險增加相關。 * 失智症與維生素D:維生素D不足也可能影響腦部健康,增加失智症風險。 2. 人口老化與壽命長短 * 壽命與慢性病:高緯度國家往往是經濟發達地區,醫療系統完善,壽命較長,而失智症和腫瘤多為與年齡相關的疾病,因此老年人口比例高可能導致盛行率上升。 * 赤道國家的壽命較短:低緯度國家許多為發展中國家,壽命較短,許多慢性疾病在高齡階段才出現,因此盛行率低。 3. 生活方式與飲食習慣
4 min read
乾坤大略十部
Essay

乾坤大略十部

《乾坤大略》是一部專講戰略的兵書。《乾坤大略》的指導思想是專論大端,即專論「王霸大略」。覽天下之大勢,求帝王之得失成敗,闡述逐鹿問鼎、扭轉乾坤的大方略。對於此一性質,作者王餘佑明確指出:「此非談兵也,談略也。」「至於選將、練兵、安營、布陣、器械、旗鼓、間諜、嚮導、地利、賞罰、號令種種諸法,各有專書,不在此列。」 卷一、兵起先知所向 兵之未起,其說甚長,不必詳也。已起矣,貴進取,貴疾速。進取則勢張,疾速則機得,呼吸間耳,成敗判焉!此不可不知所向也。而所向又以敵之強弱為準:敵弱,或可直衝其腹;敵強,斷宜旁翦其支,此定理也。 翦其支者云何?曰:避實而擊虛也,乘勢而趨利也。
10 min read
宗祠的歷史脈絡:家族傳承與地方文化的載體
Essay

宗祠的歷史脈絡:家族傳承與地方文化的載體

宗祠的歷史脈絡:家族傳承與地方文化的載體 當我們走進宗祠,映入眼簾的不只是雕梁畫棟的建築藝術,更是家族數百年來累積的生命故事。宗祠是一座橋,連結著過去與現在;也是一根紐帶,凝聚著一個家族的血脈與情感。它不僅僅是一處場所,更是一個時代、一個地方、一個家族的文化載體。 一座宗祠,承載了幾代人的夢 宗祠的建立,常常伴隨著家族的繁盛與奮鬥的記憶。在歷史上,宗祠往往由家族中有聲望的人士倡議建造,為的是「敬宗睦族」——讓子孫後代不忘根本。每一塊牌匾、每一張家譜,都是祖先辛勤開拓的見證,是那段流淌著汗水的時代的縮影。 當我們仰望祠堂正中的祖先牌位,或是抚摸那些歷經風雨的石柱,仿佛可以聽見來自過去的聲音。他們用生命建立家族的根基,從零開始,將希望埋在這片土地上。他們的努力,讓家族成員得以在宗祠裡找到歸屬感。 宗祠裡的文化與儀式:心靈的庇護所 宗祠並不只是用來祭拜祖先的場所,它更是族人的精神家園。每年清明或春秋時節,家族成員會從四面八方回到故鄉,參加隆重的祭祖儀式。這些儀式不僅是對祖先的敬意,更是家族成員重新連結彼此的重要時刻。 在宗祠裡,孩子們可以從長輩的口中聽到家族的輝煌與困苦;年輕人
4 min read
向量自我迴歸模型(VAR)及其滯後值的邏輯
Essay

向量自我迴歸模型(VAR)及其滯後值的邏輯

向量自我迴歸模型(VAR)是一種多變量的時間序列模型,它的特點是使用過去數據中的滯後值來解釋當前變量的變化。這裡的「滯後值」指的是變量在前一期或多期的歷史數據,而不是使用其他變量的當前值來解釋當前的數據。 滯後值的邏輯 滯後值是指在當前時間點之前的數據。對於時間序列數據,我們只能根據已經發生的事件或變量來預測或解釋當前的狀況。滯後值的核心邏輯在於: 1. 時間依賴性:變量的未來值通常會受到其自身過去值的影響。例如,今天的經濟增長可能會與昨天的經濟增長有關。 2. 變數之間的相互依賴性:VAR 模型認為多個變量之間存在動態關係,這些變量的滯後值可以用來解釋其他變量的當前值。例如,失業率的滯後值可能會對 GDP 成長率的當前值產生影響。 VAR 模型的正確描述 VAR 模型的核心是,每一個變量的當前值由其自身及其他所有變量的滯後值來解釋。換句話說,當前變量並不依賴於其他變量的當前值,而是依賴於過去的數據。因此,每個變數的當前值都是由其自身的歷史數據和其他變數的歷史數據共同決定的。 數學表示 對於一個有 ( n ) 個變數的 VAR(p) 模型,表示如下: 其中:
6 min read
1105_4.9 Rain Pattern
TKU_1105

1105_4.9 Rain Pattern

這張圖表以 雨量圖 的形式展示了 1994 年至 2005 年之間的香港降雨情況。這類圖表通常用來呈現降雨量的變化趨勢,幫助讀者快速了解每年的降雨分佈及極端降雨事件的情況。 圖表的關鍵點: 1. X 軸:年份(從 1994 年到 2005 年),每一行代表一年。 2. Y 軸:降雨量(通常以毫米為單位),具體數值在圖中並未標註,但可以從視覺上判斷降雨的強度。 3. 顏色編碼: * 淺藍色:代表降雨量的日常降水量,顏色的深淺顯示降雨的強度。 * 黃色和橙色:通常表示更強的降雨或極端天氣事件。 * 紅色:可能標示了特別重大的降雨事件,如颱風等。 4. 特別事件標註: * 圖中有幾個標註指出了特定的降雨事件: * 1995 年:被標記為最乾燥的五月,降雨量僅為 20.8 毫米。 * 1998 年 6
2 min read
1105_4.8 分向長條圖
TKU_1105

1105_4.8 分向長條圖

2009 年全球各國在小學教育中的性別平等指數(Gender Parity Index),特別是根據調整後的淨入學率來分析男孩和女孩的入學情況。 圖表的關鍵點: 1. X 軸:表示性別平等指數的範圍,從 0.85 到 1.15。 * 0.85 以下:表示男孩入學人數多於女孩。 * 1.00:表示性別平等,即男孩和女孩的入學人數相等。 * 1.05 以上:表示女孩入學人數多於男孩。 2. Y 軸:列出了不同國家,從上到下依次是各國的性別平等指數。 3. 數據解讀: * 巴基斯坦和塔吉克斯坦的性別平等指數最低,約為 0.85,表示這些國家的男孩在小學教育中的入學率明顯高於女孩。 * 韓國和日本的性別平等指數為約 1.05 和 1.10,表示這些國家的女孩在小學教育中的入學率高於男孩,顯示出較好的性別平等情況。 * 馬爾代夫、
2 min read
1105_4.7 GDP 與出生時預期壽命的相關性
TKU_1105

1105_4.7 GDP 與出生時預期壽命的相關性

第一張圖:Income per capita and life expectancy at birth, 2019 * X 軸:展示的是各國的人均 GDP(以 2011 年固定價格,按購買力平價調整)。 * Y 軸:展示的是各國的預期壽命。 * 顏色:代表不同的地理區域: * 藍色:亞洲 * 綠色:非洲 * 淺藍色:歐洲 * 橙色:美洲 * 主要趨勢:圖表展示了人均收入較高的國家(如歐美國家)的預期壽命普遍較高,而人均收入較低的國家,尤其是一些非洲國家,預期壽命較低。整體上,GDP 增加與壽命延長呈正相關,但中間有一些例外,如尼加拉瓜和巴布亞新幾內亞,它們的預期壽命高於同等收入國家的平均水平。 第二張圖:Variable dot sizes show magnitude
3 min read
1105_4.6 時間序列
TKU_1105

1105_4.6 時間序列

Covid19之後,電影投資人更願意投資風險較低的非原創電影 這張圖表來自 《Financial Times》,主題是 "Less risky franchise films are more likely to appeal to financiers post-coronavirus",解釋了在電影產業中,原創電影與**非原創(續集、重啟、衍生作品等)**電影在全球票房中的表現。圖表按年份和票房排名展示了每年發行的前 50 部電影。 圖表的關鍵點: 1. X 軸:時間軸,從 1980 年到 2019 年,顯示了每年的電影。 2. Y 軸:票房排名(從 1 到 50),每個點代表該年票房排名中的一部電影。
3 min read
1104_4.5 How Chart 量的比較
TKU_1105

1104_4.5 How Chart 量的比較

長條圖-世界第2高峰的死亡率 太陽系九大行星體積 Celestial BodyMean Radius (thousands of km)天體平均半徑 (千公里)SunApproximately 696.34太陽約 696,340JupiterApproximately 69.91木星約 69.911SaturnApproximately 58.23土星約 58.232UranusApproximately 25.36天王星約 25.362NeptuneApproximately 24.62海王星約 24.622EarthApproximately 6.37地球約 6.371VenusApproximately 6.05金星約 6.052MarsApproximately 3.39火星約 3.389MercuryApproximately 2.44水星約 2.439PlutoApproximately 1.19冥王星約 1.
2 min read
1105_4.4 汽泡圖
TKU_1105

1105_4.4 汽泡圖

這些圖表展示的是從 2000 年到 2024 年之間每一年第一個交易日,各半導體公司收盤價變動百分比(Y 軸)與市值(氣泡大小及顏色)的情況。 解釋: 1. X 軸:每個圖表的 X 軸展示的是各半導體公司的縮寫(company_abbr),如 TSMC、NVIDIA、Intel 等公司。 2. Y 軸:Y 軸展示的是各公司當日的收盤價變動百分比(Close Price Change%)。這個百分比反映了該公司與前一日相比的股價波動。數值為正表示股價上升,數值為負表示股價下降。 3. 氣泡大小:每個氣泡的大小代表了該公司在當年第一個交易日的市值(Market Cap),市值越大,氣泡越大。 4. 顏色:氣泡的顏色也表示該公司的市值,從紫色到黃色(根據 viridis 色彩映射)
4 min read
1105_4.3 散布圖
TKU_1105

1105_4.3 散布圖

這張圖是基於不同公司的收盤價(Close Price)與 NVIDIA (NVDA) 的收盤價之間的關係進行分析的圖表,具體來說是二項回歸線與散佈圖的結合。每個子圖表示一家公司與 NVIDIA 的股價變化之間的關聯性。 圖表說明: 1. 橫軸(X 軸):表示該公司的收盤價(例如 TSMC、AMD 等)。 2. 縱軸(Y 軸):表示 NVIDIA 的收盤價。 3. 散佈點:每個藍色點代表在特定日期,該公司的收盤價與 NVIDIA 收盤價的關係。 4. 紅色線條:這是基於數據擬合的二項回歸曲線,它展示了兩家公司股價之間的關係趨勢。二項回歸是一種非線性回歸方法,用來捕捉更複雜的數據模式。 具體觀察: 1. 整體趨勢: * 大部分公司的股價與 NVIDIA 的股價之間呈現正相關關係,即當其他公司的股價上升時,NVIDIA 的股價也趨於上升。 * 紅色的回歸線展示了股價之間的趨勢,
4 min read
1105_4.2 Area Chart 區域圖
TKU_1105

1105_4.2 Area Chart 區域圖

這兩張圖都是區域圖(Area Chart),它們展示了選定的半導體公司從 1996 年至 2024 年 的市值變化(累積)情況。主要區別在於: 1. 第一張圖(包含 NVIDIA)顯示了包括 NVIDIA(NVDA)在內的前五大半導體公司的市值變化。 2. 第二張圖(不包含 NVIDIA)則排除了 NVIDIA,讓我們能更清楚地看到其他公司的市值變化。 第一張圖:Market Cap Change Over Time (With NVDA) * Y 軸單位:Billion USD(十億美元)。 * X 軸:年份,從 1996 年到 2024 年。 * 顯示的公司: * NVDA(
5 min read
1105_4.1 Deviation Chart 偏差圖
TKU_1105

1105_4.1 Deviation Chart 偏差圖

這張圖展示了各家半導體公司在 2025-09-19 相較於 2023 年年初 的 市值變動(Market Cap Deviation),數據單位是 十億美元(Billion USD)。這些變動數值顯示每家公司在這段時間內的市值增減情況。 圖表解釋: 1. Y 軸:表示市值的變動值,以 十億美元 為單位。正值代表公司市值增加,負值代表公司市值下降。 * 例如,NVIDIA(NVDA)的市值增加了超過 4,156 億美元(4T USD 即 兆美元),這表明該公司在 2025 年的市場表現極其強勁。 * 其他公司如 TSMC 和 Broadcom(AVGO)也有較顯著的增長,但相比 NVIDIA,增幅較小。 2. X
4 min read
Bob Dylan 音歌詞數據可視化
Essay

Bob Dylan 音歌詞數據可視化

這張圖表題為《Bob Dylan’s Words: Analysis of Bob Dylan’s Vocabulary》,是對 Bob Dylan 音樂作品中歌詞進行詳細分析的數據可視化作品,展示了他不同行期作品的詞彙使用與主題演變。這項作品運用了自然語言處理技術來提取並分析他的歌曲歌詞,通過可視化呈現每張專輯在不同主題範疇中的詞彙分佈情況。 圖表結構與信息 圖中的每個圓形圖表代表 Bob Dylan 在某一年發行的專輯或單曲。從 1962 年的《Bob Dylan》到 2015 年的《The Bootleg Series, Vol. 12》,這些圖表以時間順序排列,覆蓋了 Bob Dylan 長達數十年的創作生涯。 * 放射狀線條:每條線條的長度反映了該專輯在不同主題範疇(如政治、宗教、愛情等)中所使用的詞彙數量。長度越長表示該主題在專輯中佔據了更大的篇幅。 * 詞性符號:根據圖例,
4 min read