即係造定唔造？
【吉利汽車】李書福萬字文分析「全球車企存活數量不會太多」
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存活分析r 在 洪雪珍 Facebook 的精選貼文
［中年人工作，年輕主管對你哪裡有意見？］
昨天下課後，有幾位學員留下來跟我深談他們的未來職涯發展，其中一位來到55歲，他的生涯發展從順風順水到到處碰壁，最足以讓大家警惕在心｡
他具有一技之長，過去都在外商或大企業任職，轉戰各地都受到莫大觀迎，而且都是別人主動來挖角，炙手可熱，行情看好｡這使得他從來不認為找工作是難事，所以不斷換工作｡中間還中斷職涯，出國讀書，最可怕的是賺多少花多少，沒有任何存款｡
這種人在我的新書《失業教我們的事：想吃雞腿，就別勉強啃雞肋》，案例不少，這個現象挺普遍的｡但是過了50歲之後｡他猛然發現時不我予，找工作出現以下三種狀況：
1. 沒有工作會來找他，必須他反過來出去找工作｡
2. 待業期間逐年拉長，找到的工作因為各種原因也都做不久｡
3. 工作往下流動，公司越找越小，工作越找越差，薪水越找越低｡
他很感慨地說沒能夠早認識我，比如看我的書﹑或是聽我的演講，及早知道上班族過了中年，完全是另一番人生風景｡這樣的話，在我每次上課之後，總有中年人趨前來跟我說一遍｡對此，我也是很有心得，因為在網路上，我的文章一直出現兩種聲音隔空交戰：
第一種聲音來自年輕人，他們批評我老是恐嚇上班族；
第二種聲音來自中年人，他們都鼓勵我繼續寫，讓年輕人趁早明白職場的現實一面，趁早做預防與準備｡
所以就算早點聽說我的剖新與論述，只要還年輕，都不太會聽進去；唯有過了中年，親身見證了，才會震撼到，體悟到我所言不假，句句是肺腑之言｡這是每個人都要經歷的成長過程，不經一事，不長一智｡不要說讀者，即使是我自己，也常覺得若是可以早點認識洪老師該有多好，少走好多冤枉路｡但是千金難買早知道，不是嗎？為了成長，我們都要付出代價｡
可惜的是，有些代價比較沈重一些，要花更多的時間才能夠扳回一城，或是頂多避免不斷往下墜落的頹勢｡但是無論如何，我們都必須要改變！不過我也得說，中年人要做出改變並不如想像中的容易，因為台灣就業市場對中年人極度不友善，不只是企業本身，還包括子女輩的年輕人也排斥中年同事｡
這位中年人說，他最近換的新工作，才領三萬多元，屈居於一名年輕主管手下，對方才28歲！他是老闆面試錄用的人，但是他長這位主管近20歲，真要說起來，也夠當自己的孩子｡反過來說，這位年輕主管看他有如父母輩，想當然爾，沒有人喜歡跟父母共事，不是嗎？他有如主管背上的芒刺，直覺上就是拔掉他，他再怎麼努力都是格格不入，無法取得對方的歡心，於是辭了工作｡
政府近日不斷提倡｢銀青共事｣，可見得這件事有多困難，還要勞動政府再三呼籲與推廣｡不過我不會單方面袒護中年人，就問他電腦使用的情形如何｡他坦承會使用，但是手腳不如年輕人快，更不用談靈活運用的能力｡他說：
｢年輕人做事真的快很多……｣
反過來說，他就是比較慢囉｡你說，這能怪罪年輕人不愛跟中年人共事嗎？當然不能！中年人做事就是要快，不要慢｡在職場，動作慢顯得笨手笨腳，年輕人不愛這一味，而這一味叫作｢老人味｣｡當我們不再年輕，時間不站在我們這一邊，卻要繼續工作，就想辦法跟年輕人看齊，至少做到四點：
1. 嫻熟新技能
2. 轉進新風口
3. 手腳要快點
4. 身段須低點
在年輕人的眼裡，中年人給人的印象無非是｢傲嬌｣二字｡時代早已離他們遠去｡卻還在堅持既有的工作技能﹑既有的做事方法﹑既有的職場思維，並要年輕人來適應他們，這不是倚老賣老，又是什麼？也有人以為自己的資歷深﹑經驗老到，年輕人該聽他們的｡其實時代巨輪不斷往前推進，產業更迭劇烈，這些經驗老早已成為包袱與負擔｡
用一個舉例來比喻就簡而易明，政治經濟學家熊彼得提出｢非連續性創新｣這個理論，他曾說，把送郵件的驛馬排成一列，也不會變成鐵路｡是啊，馬走的是馬路，跟鐵路是完全斷裂的兩條路｡當時代進步到鐵路，還堅持要做一匹日行千裡的馬，有用嗎？沒用啊！一旦被淘汰，要責怪鐵路嗎？那就成了天大的笑話｡
所以中年人若是要繼續在職場存活，絕對不能夠成為時代的笑話，唯一解決之道是與時俱進｡不過在同一個領域做了一二十年或二三十年，要轉進新風口容易嗎？答案是不容易！這是「路徑依賴」（path dependence）所致｡
「路徑依賴」是美國著名學者布來恩亞瑟（W. Brian Arthur）和保羅大衛（Paul A. David）提出，他們是受到生物學和社會學研究「路徑依賴」所啟發，作為技術經濟學的分析工具。到了1993年，美國經濟學家道格拉斯諾思因為運用「路徑依賴」成功闡釋了經濟制度的演進規律，還獲得諾貝爾經濟學獎。
這個理論類似物理學中的「慣性定律」，指的是只要一旦進入某一個路徑，無論好的壞的，就有可能對這個路徑產生依賴，自我強化之後，進入鎖定狀態，想要脫身就會變得十分困難。
而這就是我們平常在說的｢舒適區｣，它不是真的舒適，而是在這個區域習慣了，不想移動，也就是變懶了｡歸納起來，中年人若是求職不順，主要原因是這三個；
1. 不想改變舊習慣
2. 懶於學習新事物
3. 拒絕進到新風口
當我們願意謙虛地面對這三件事，求職哪裡是難事！這世界上唯一阻礙我們前進的，只有自己｡一旦我們願意被改變，這世界就會張開雙手歡迎我們｡
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存活分析r 在 國家衛生研究院-論壇 Facebook 的最佳解答
➥根據刺胳針臨床醫學期刊於2020年3月11日的報告指出，截至目前的資料顯示感染新冠肺炎的個案81%為輕症，但因病需住院案例，仍需更多資訊才能釐清。
其中， Zhou博士研究團隊，針對191為染新冠肺炎住院個案的進行分析，其研究結果指出，住院案例平均年齡為56歲、 62%為男性、48%病例有共病，而因病於醫院死亡的病例中，其因病於醫院死亡的原因有年紀大、高指數的〝加護病房評估病患重症的指標指數〞 (Sepsis-related Organ Failure Assessment (SOFA))，血中d-dimer濃度高於1 ug/ml，以及有嚴重肺炎者，此外，其研究結果也指出，於存活的新冠肺炎住院個案中，COVID-19病毒傳染力平均為20天，範圍從8天到37天，但於COVID-19病毒死亡的個案中，到其死亡為止， 都可偵測到COVID-19病毒。
此研究結果與先前的SARS和MERS研究結果相似，此篇研究提供了對因新冠肺炎住院之重症病例更完整的了解，但在治療方面仍需更多研究結果，才能提高新冠肺炎住院之重症病例的存活。
(中文摘要轉譯：「財團法人國家衛生研究院」蔡慧如博士整理)
📋Clinical course and mortality risk of severe COVID-19 (2020/03/17)+中文摘要轉譯
➥Author：Paul Weiss, David R Murdoch, et al.
➥Link： The Lancet
https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(20)30633-4/fulltext
#2019COVID19Academic
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這是國防醫學院醫學系及公共衛生研究所在上學期開設的課程，本課程利用目前最流行的統計程式語言（ R 語言/Python），逐步帶領學生學習資料處理、數據 ... ... <看更多>
存活分析r 在 Re: [問題] 請問R的中文書- 看板R_Language - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
※ 引述《andrew43 (apan)》之銘言：
: : 推 tai34:那請問如果連程式語言都不懂的初學者是要先從程式語言入門 04/02 13:41
: : → tai34:還是可以從上述的書直接入門? 因為我有買第一本，但是看不懂 04/02 13:42
: : → tai34:程式語言的邏輯與他的用法。 04/02 13:42
: : 推 zmack0905:初學的話還是推fortran.R很自由不過有些"感覺"學不到 04/03 00:11
: 如果不懂程式語言，自修 R 應該會很辛苦。
: 經驗告訴我你需要的是學習同伴或可請教的對象，
: 不然真的會發生「每行程式碼都看不懂，但書已經看完了」的現象。
: 去聽用 R 的課吧！
對各位來說R可能都不是第一套語言了，
我目前學R大概也才兩三個月吧，
不過講一下沒有programming經驗的人的學習歷程，
可能對類似的人比較有幫助。
背景：
我是唸經濟的碩士，不過因為論文或是報告都是實證研究，
所以對於統計、計量經濟學上的概念都還可以。
在大學\研究所的時候使用的軟體都是STATA，
去年做研究助理的時候要運用前一個學長留下來的code，
才第一次對if/else條件、for、while迴圈有初步的印象。
動機：
因為未來想試試看data analyst或mining的工作，
STATA應該只在少數的學術圈裡有應用，
R應該是更通用且promising的工具。
入手：
倒不是害怕英文，不過我的確入門R的時候找的都是中文書。
因為沒有programming背景，我認為有些概念還是先從熟悉的語言理解，
然後再靠英文的書籍補強完整的概念。
我所找到的第一套講義是台北大學林建甫老師的<<醫學統計與R>>
( 下載: https://web.ntpu.edu.tw/~cflin/ )
篇幅不長，文字也很清晰，主要講解R的整個概觀、控制流、資料結構跟簡單的函數，
R的函數講解下方通常會附上程式碼與output，
存活分析的部分如果沒有需要的人可以跳過，
在這份講義裡面我主要不理解的還是apply族的函數，
不過我認為這是因為那時心裡想著「這玩意STATA沒有我應該也用不到吧」的想法。
然後是淡江大學吳漢銘老師的<<統計計算語言R學習手冊>>
( 下載: https://0rz.tw/zramw )
這本不像是上一份是以文字為主的講義，
看起來像是上課投影片的集合，可能稍微亂一些。
這本講解了很多基本的統計學檢定跟模型的寫法，
如果不熟悉運算式寫法的人應該可以在這本書的練習中獲得許多。
(ps. 此書的進階篇涵蓋的範圍則是比較應用在特定領域，可以先略過。)
到這邊其實應該有能力讀懂一些簡單的code、然後自己寫點東西來玩玩了。
像是這篇我學長的blog文章:
https://www.everdark.info/2013/01/r_8.html
簡單的code裡面包含了for迴圈、if/else判斷式、抽樣等等概念，
基礎內建圖包、最後還有Functional Programming的作法。
而這篇<坦克問題與平行運算>中所提到的噗友其實就是我啦 XD
https://www.everdark.info/2013/01/r_30.html
這就是我在讀完上述書籍跟code之後想自己嘗試的第一號作品，
當然平行化運算的方法就跟我無關 XD
這是很有成就感的，畢竟你不會第一次寫模擬就成功，
中間有一些亂七八糟的東西要抓蟲什麼的，
(ex. 如果計算出來是個空的東西拿去賦值會怎樣)
看看說明文件就會學習的比較快。
接下來就看了一些原文書:
<<25 Recipes for Getting Started with R>>
<<R for Beginners>>
<<An Introduction to R>>
第一本比較是任務式的，每個篇章有一個要跑的東西或問題，
然後用R來實現。後兩本就是比較全面性的介紹。
聽說<<R in a Nutshell>>是本好書，
是否有看過的先進推薦一下適合哪個程度的學習者?
進階：
其實還沒有進階(默)
<<The Art of R Programming>>只剛念了一點點。
因為後來玩R想要寫點別的東西的時候，
發現R其實還是比較著重在數理統計計算上面，好像也不能包成exe檔，
就想學個更general的語言，所以目前正在啃Python，
而兩者之間其實是有套件互通的，所以應該是相輔相成吧。
打算等Python的入門完成之後讀這幾本書，跟R做個融合:
<<Data Mining with R-Learning with Case Studies>>
<<Data Analysis with Open Source Tools>>
<<Exploring Everyday Things with R and Ruby>>
目前有訂閱R-bloggers，
看看有沒有什麼有興趣的package，或是數據可視化的概念可以學習。
這個部落格 <<數據科學與R語言>> https://xccds1977.blogspot.tw/
也包含蠻多R的應用，主要在Data Science方面，他也整理了一份推薦的書單。
以我的學習經歷來說，沒有programming經驗還是可以上手R的，
只是統計模型的背景要稍微有一點，是說沒有的人來學R的確有點怪 XD
菜鳥意見，還請先進指導。
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