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都會透過韓國入口網站naver開設카페(交流社群),
讓同個生活圈的住民討論議題和分享情報,
我們的社區카페大概有一萬五千名會員,
使用度還蠻高的,內容也常成為居民聊天的話題。
上週有篇標題「請教有OO國小1年X班的學生父母?」的文章引發我們這個平靜社區不小的騷動...
發文者聽一年級女兒轉述:
「班導很沒耐性,
常刻意對班上幾個挑皮的小男生大聲怒罵,
問老師問題時,她也會態度煩躁不想回答。
雖然她的女兒不是當事人,
但很怕老師不喜歡去上學。
發文者感到不滿,覺得班導不配為人師表。」
當下我的第一個念頭就是:
「咦!不是該先和學校老師溝通嗎?
直接公開發文不會有問題嗎?
韓國非常重視個人情報的露出,
所有學生父母都有全校年級的班導表,
很容易查出是哪個老師?名字?訊息馬上就被公開。」
我以為大家會冷靜地勸說或是給予實質的建議
但前面幾個回帖大多是:
「這麼會有這樣的老師?媽媽一定很難過。」
「太過分了!小孩們心理創傷怎麼辦?」
「事出有因,這老師一定有問題。」
「唉!我和幾個媽媽討論過,那個老師應該就是如文章所言。」
中間有個同班的媽媽回覆:
「我女兒也是這個班的喔!但她很喜歡上課,
說老師比媽媽還親切,您要不要先跟老師商談一下,況且這樣公開發表,可能會有個人資訊公開的問題。」
她立刻被發文者攻擊:
「我就是和老師商談後決定寫,
而且我又沒說出他的名字,
這樣算身份露出嗎?
我女兒的感覺不是感覺嗎?」
旁觀者也來插花:
「沒有的話,小孩會這麼說嗎?不好的事情就要說出來!」
然而,不到二小時,文章就被發文者刪除了。
過兩天,換同班的另外一個學生爸爸發文:
「我們班有24人,
一半的學生父母已經私下交流過,
我們認知的班導是個非常細心照顧孩子的人,
只是因為某個家長個人的意見和言論,
以至於受到衝擊的老師向學校請了一個禮拜的假,
老師覺得很委屈也很受傷,
孩子們也成為沒有班導、學習中斷的被害者。
我們雖然已經在與校方協調,
但還是藉此表達其他學生父母的立場。」
回帖又來了…
然而我發現竟然前篇發文的同一群人居多,
「你們的事情自己解決就好,不要佔用版面。」
「哎喔!這種事情本來就先集合同班的家長討論,不該公開。」
(這個人之前寫過:「太過份了!怎麼會有這樣的老師。」)
「一半的學生不代表全部的學生,不好的老師本來就要淘汰。」
「老師該怎麼辦?完全陷入獵巫遊戲中。」
二小時後,這篇文章也被發文者刪除了。
過幾天遇到我們家樓上的媽媽,
他的兒子剛好是一年級,
我隨口問:「你兒子今年上小學了吧?幾班呢?」
媽媽尷尬地說:「1年X班。」
我忍不住問:「啊!事情順利解決了嗎?」
媽媽積極地解釋:
「我們後來20個學生家長開聊天群組討論後,
總結老師真的不是發文者說的那樣,
他是比較嚴格不苟言笑但是對小孩都很細心,
也都很負責,教學也有30幾年經驗了,
更何況也住在我們社區,
老師看到那篇文章時非常錯愕,
甚至想要直接退休了,
後來發文媽媽有向老師道歉,
老師也答應下週回來上課,
但是老師坦承自己很難過這個檻,
更何況那個媽媽還是繼續讓她女兒上這個老師的課,彼此應該也很尷尬,
那個媽媽老大上國中,
這是小女兒可能比較疼比較敏感吧?
平時也不太跟其他媽媽交往,有些以偏概全?
大家都覺得她先問問其他人的意見,
先進行內部溝通才對吧?
一般人不是都會這樣處理嗎?
但我們都接觸過老師,她真的不是那樣的人,
誤會真是大了。」
最早被點名的調皮小男生媽媽也央求大事化小,
因為全班都知道他不乖、不聽話被老師罵,
不希望兒子一直被當話題討論。
看完這個案例不曉得大家怎麼想?
老師真的被冤枉而名譽受損?
還是真的很兇衝擊到小朋友幼小的心靈?
也許初衷只是想找出問題:看是標準偏差還是惡意?
然而,事情一發不可收拾⋯
我覺得真正煽風點火的那些回帖,
不明就理的同情、
人云亦云的推斷,
以偏概全的正義,
都變成一把會傷人的刀,
製造出鋒利的氛圍,
反而讓當事者被劃出更多道又深又痛的傷口。
同時也有38部Youtube影片,追蹤數超過24萬的網紅神王TV,也在其Youtube影片中提到,テスラのイーロン・マスク氏が、ビットコインを15億ドル分も購入したことを受けて爆上げ! 2月2週目の仮想通貨の価格予想をお届けします 日経平均やNYダウなどの株価と、現在のビットコイン価格の関係性とは? ビットコインの買い方ややり方などの始め方について 現在のビットコイン価格は異常事態!? 月足...
標準偏差 在 健康世界 Facebook 的精選貼文
您的『厝』堅固嗎?
#骨質疏鬆問題 如何從日常飲食去實踐?
標準偏差 在 家醫/職醫_陳崇賢醫師 Facebook 的精選貼文
【家庭醫學】~ 小朋友能不能吃黑巧克力?
因為上週帶小朋友逛街時,想試吃黑巧克力被老闆義正嚴辭地拒絕後,就好好去念了些書,所以才有了這篇...(帶著沒試吃到的怨念?)
結論寫在前面,『可以吃,注意別過量就好』
(所以試吃的量一定沒問題呀...那麼小塊...繼續心中碎碎念)
以下從三個角度切入,去看吃巧克力可能會有什麼問題:
1. 重金屬 (鉛)
2. 咖啡因
3. 高熱量
[重金屬 (鉛)〕
美國FDA,自從1930年代開始,就開始控制食物中潛在的鉛暴露;最早是從「農業」及「食品加工」中,可能的含鉛物質做出限制。例如:含鉛農藥、食物罐使用含鉛焊料。
而在1970~1980年代,開始發現鉛對兒童發育的不良影響;並且在1994年,加州當局發現從墨西哥進口的糖果有鉛污染,而污染的源頭則直指糖果包裝中使用的鉛基油墨,糖果產品才被認為是鉛的重要食物來源。
目前,美國FDA規定「糖果中最大鉛含量」為『0.1 ppm』。
依據2005年,FDA所收到的檢驗報告:
在137個牛奶巧克力樣品中,平均鉛含量為0.028 ppm,標準偏差為0.022 ppm,最大鉛含量為0.222 ppm。
在226個黑巧克力樣品中,平均鉛含量為0.048 ppm,標準偏差為0.029 ppm,最大鉛含量為0.275 ppm。
※ 你可能會問為什麼黑巧克力的含鉛量,硬是比牛奶巧克力的高?答案就是巧克力含鉛的主要來源是『可可漿塊』(Cocoa liquor,可可塊與可可脂液體混合物凝固後的物質),黑巧克力用量比較多,所以含鉛量就高一些。
但是,依據美國農業部 (USDA),在1998年發布的「個人食物攝取量連續性調查 (CFSII) 的結果,在6歲以下的兒童,只有不到1%會食用黑巧克力。
然後,他們當然不是這樣想一想,反正才不到1%的人會吃黑巧克力,應該不會超過FDA『每天6毫克』的幼兒鉛的臨時總耐受攝入量水平(provisional total tolerable intake levels, PTTIL),就交一交結案報告了。
他們使用了蒙地卡羅 (Monte Carlo) 模擬建模技術,來估算每個小孩每天平均鉛攝入量和第90個百分位攝入量,而得出了以下數據:
黑巧克力攝入的鉛含量
平均值
1-3歲:0.40 微克
4-6歲:0.44 微克
第90個百分位
1-3歲:0.80 微克
4-6歲:0.91 微克
可以看到都遠低於建議的6毫克,所以其實不用太緊張...
※ 附帶一提,巧克力中的『可可鹼』對動物的神經系統有影響;小型犬、鸚鵡、小老鼠和貓等動物,因為牠們體內無法進行有效的化學代謝來代謝可可鹼。如果牠們誤食巧克力,可可鹼將留在血液中長達20個小時;如果量大,這些動物可能會出現眩暈、嘔吐、腹瀉、多尿等中毒症狀,導致癲癇、心臟病、內出血,最終死亡。
突然發現,第一段好像寫太多了,剩下的明天再寫好了,不然也消化不完;大家應該不會一直敲碗吧?
※ 參考文獻:
Supporting Document for Recommended Maximum Level for Lead in Candy Likely To Be Consumed Frequently by Small Children.
https://www.fda.gov/food/metals/supporting-document-recommended-maximum-level-lead-candy-likely-be-consumed-frequently-small
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✅u と v の共分散は、x と y の共分散を a c 倍したもの
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標準偏差 在 Max老師討論程式- 標準差(又稱標準偏差、均方差 - Facebook 的推薦與評價
標準差(又稱標準偏差、均方差,英語:Standard Deviation,縮寫SD),數學符號σ(sigma),在機率統計中最常使用作為測量一組數值的離散程度之用。標準差定義:為變異 ... ... <看更多>
標準偏差 在 Re: [問題] 指數的標準偏差怎麼算? - 看板Statistics 的推薦與評價
※ 引述《[email protected] (老怪物)》之銘言:
: 問題是你要算甚麼量的標準差? 以及算甚麼量的標準差比
: 較有意義?
: 不是很明白你的資料是甚麼樣子? 是指濃度為 2^{-X},而
: 儀器上的讀數是 X, 也就是
: 讀數 = -log (濃度) , 濃度 = 2^{-讀數} ?
: 2
: 如果是這樣, 那麼你希望知道的是 "讀數" 的標準差, 衡
: 量 "讀數" 的分散程度? 或者你想知道的是 "濃度" 的標
: 準差, 衡量 "濃度" 的分散程度?
目前我看了一個paper 它兩種都有附上
不過不太清楚要怎麼去計算
: 另一問題: 在 "讀數" 與 "濃度" 之間, 看哪個標準差更
: 合理? 這就要思考: 為甚麼儀器的讀數是濃度的對數值,
: 而不是原來的濃度值? 這是你所考慮的問題專業的東西,
: 統計人員是不懂的. 不過, 既然儀器的讀數取對數值而不
: 取原始值, 是否暗示看對數值的分散程度指標如標準差,
: 比看原始值的標準差更適當? 以統計方法的觀點來看: 就
: 是說: 若濃度的分布是相當右偏的, 例如接近對數常態分
: 布的, 取對數後可以校正右偏現象, 或者會接近常態分布.
: 這種情況下, 計算對數值的標準差可能是比較適當的. 因
: 為: "平均數-標準差" 這一系統比較適合對稱甚至鐘形分
: 布; 而極偏態的分布一般建議 "中位數-四分位數-極端值",
: 所謂 "五數綜合" 系統.
謝謝你 讓我更了解很多觀念
: 如果 Y=2^{-X}, 而 X 接近服從 normal(μ,σ^2), 則 Y
: 是 log-normal,
: 平均數 = 2^{-μ+σ^2 (ln 2)/2},
: 標準差 = (平均數)√[2^{σ^2 (ln 2)} -1]
感謝 我在看看囉~
能不能讓我再問一個問題,
根據我提到測出來的數值是為指數
那我要怎麼分析這三個數值是否有差異呢???
目前我想到的是先利用Q-test
來看看這三重複中是不是該reject其中一個data(if Q>0.94)
是否該這樣做呢? 還是要保留raw data做統計分析?
但是如果我得到的三個數值分別為 12, 13, 14
那要怎麼說這次測量的結果並不"精準"?
有沒有什麼統計方法可以計算出測量結果精不精準?
謝謝前輩幫忙~
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 59.120.7.114
... <看更多>