「為什麼我又不胖,還會有糖尿病呢?」
糖尿病引起的原因有很多,不一定是肥胖者的專利,不是說體重正常或過輕就不會罹患糖尿病,只是說在 #肥胖 的情況之下,會更 #增高罹病風險。
至於到底有沒有需要開始減肥,最簡單的,先 #從BMI開始算起
💛 計算公式:體重(公斤)除以身高(公尺)平方
🔺 國民健康署BMI的建議標準:
體重過輕 BMI < 18.5
健康體位18.5 ≤ BMI<24
過重:24 ≤ BMI<27
輕度肥胖:27 ≤ BMI < 30
中度肥胖:30 ≤ BMI < 35
重度肥胖:BMI ≥ 35
✨非常建議自己動手算一下,不要滑過去就過了😂
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至於 #糖尿病可不可以吃水果?
這問題實在太常遇到了,
先搶先看一下~
下次我要再來好好介紹一次😁
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貓咪可以跳多高?
通常來說,貓可以跳出自己身高5-6倍的高度。貓的平均身高約20-25公分,請記得這是平均數,有些特定品種腿會更長,另外公貓體型通常也比母貓更高大。
所以根據這樣的跳躍公式,正常身高的貓都可以跳出100-150公分之間的高度。
這樣很厲害嗎?
我查了一下金氏世界紀錄,"目前男子立定跳高的世界記錄保持者,為美國籍的Christopher Spell於2021 年 2 月 7 日所創下的1.7公尺(5 ft 7 in)"。
嗯,就是比一般貓的平均高度高一點點點而已...。
如果人的跳躍能力跟貓一樣呢?
根據衛生福利部的最新統計,台灣男性平均身高174.5公分,算175好了。以這樣的公式來計算,平均一個成年男性可以跳出8.7-10.5公尺的高度,大概每個人一跳都是兩、三層樓的高度這樣。
好吧,撇除部分來拉低平均值的,貓咪的跳躍能力真的超厲害!
完整影片:
https://youtu.be/5d7aruKYkKs
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【孩子會長多高?簡單身高預測公式】
擔心孩子長得不夠高?如何預測孩子未來成年後的身高是多少?
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女生身高VS體重(0-2歲)
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男生身高VS體重(0-2歲)
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女生頭圍(0-2歲)
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身高計算公式 在 關韶文 關關 Youtube 的最佳貼文
關韶文頻道「點閱霸主」賴珮如回來了!!!!!
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這次我們繼「紅酒白酒果汁汽水可樂」順口遛後,今天要來跟大家分享「發餐」背後藏有什麼技巧。身為一名空服員,當然希望做到讓每一位乘客都做到「有選擇」,不論是第一排還是最後一排,都希望可以「二選一」,但是為了完成自己的使命感,背後可是花了不少功夫。
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包含飛到日本時,就要透過特定的「限定話術」,才能死命把自己的餐點推薦出去,平均分配給每一個客人,也就是說,看似簡單的發餐過程,其實背後要藏了非常多的「計算公式」,才能面帶微笑,完成任務!
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感謝賴珮如的分享,也期待賴珮如的全新音樂劇 #何日君再來 可以大賣,如果想要見到賴珮如一面的,也別忘了用行動支持他哦!
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【地勤職業QA】出國都免費?有身高限制?包頭怎麼綁?Grace來解答!
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【空服員面試過程公開】7年經歷!把握「2個訣竅」通過面試!feat.賴珮如
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【職業訪談】地勤被罵哭實錄!8年來「最討厭的秘辛」無奈公開feat.丘曄
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身高計算公式 在 賭Sir【杜氏數學】HermanToMath Youtube 的最佳貼文
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Title:
被莊家永遠隱藏的機率原來很易計?
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Subtitle:
一張凳、一本簿、一枝筆,便可以簡單運算?
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Script:
要知道某投注方法會否為你帶來長期穩定盈利,你要靠EV;而EV的計算,則涉及賠率(Odds)和機率(Probability)。一般賭局,賭率無論是固定,抑或不固定,都必定會顯示(例如球賽主勝、賽馬獨贏、六合彩派彩等);然而,勝負機率卻永遠隱藏。
計算機率可以非常複雜,看過賽馬博彩經典名著《計得精彩》的,相信都會深深感受得到。但計算機率亦可以非常簡單,有些連小學作業都有教。
為什麼又可以簡單?又可以複雜呢?這要由「機率是什麼」說起。
首先,機率就像重量、長度、價錢等,是一個量度值。當你想知道自己的體重,你會站在電子磅;當你想知道自己的身高,你會用尺量度;當你想知過大海船票幾貴,你會查一查價錢;而當你想知道一件事情發生的可能性,你便要計算機率。
那麼,有什麼事你會想知它的可能性呢?擲一粒骰「擲到七點」的可能性,你會想計算嗎?不。因為擲一粒骰「必定」不會擲到七點。那麼,擲骰擲到整數的可能性,你又會想計算嗎?不。因為擲骰「必定」擲出整數。由此可見,當你已經知道問題的答案是鐵定的YES或NO時,你不會問可能性。換言之,當你不肯定某事情是YES還是NO時,你才會想窺探可能性。
最家傳戶曉的例子,非擲毫莫屬:究竟下一回是公定字呢?
雖然機率是數學之中的一個範疇,但機率在語言之中也佔了一席位,縱使未曾學過機率,都會以「五十五十」來描述擲毫的結果,即擲到公和擲到字的機率均是百分之五十(50%)。
對有分數概念的則會以「二份之一」描述之。兩者相通,因為一整份是100%,各分一半自然是各佔50%,亦是兩份之中取一份,二份之一也。
分數概念對機率非常便利,將虛無飄渺的機率圖像化,轉化成「切蛋糕」的情況--由於你深信擲公和字的可能性均等,公和字就像一對雙胞胎,要吃相同份量的蛋糕,身為父母你便得把蛋糕一分為二,一份給公,一份給字,二份之一也。
此平平無奇的「二份之一」概念,更足以延伸至更多情況:
擲一粒骰子,擲得一點的機率是多少?
由於你深信一粒骰子六面的可能性均是相同,它們就像六胞胎平分生日蛋糕,你把蛋糕一分為六,一仔、二仔、三仔、四仔、五仔和六仔各取一份。擲得一點的機率,六份之一是也。
只要看得穿多少胞胎在分蛋糕,便能運算出機率。
雖然擲毫的機率十分顯淺,顯淺得令不少自稱患有「數學恐懼症」的人也會對機率產生興趣,然而,由擲毫和擲骰引起的誤解,同時惹來不少人放棄了機率,甚至徹底訴誅運氣鬼神之說。最常見的誤解是:
「擲公字的機率是二份之一,那麼,要是第一局己擲到了一次公,下一局將必定擲到字嗎?」
當然不是!否則每次擲硬幣不就只會公字公字公字……梅花間竹地出現嗎?這是天方夜譚吧。再者,若「必定」梅花間竹地出現,機率該是100%,這一點也抵觸了「二份之一」的說法。
「既然二份之一的機率,並不代表能夠預測下一局,對賭客來說又有什麼意思?」
答案很簡單,就是用來計算EV,預知定然的長遠結果。
明白了機率的意思和功用之後,接下來正式講解機率的3大運算方法:
1. 窮舉法(Exhaustive Method):一次隨機事件
先前提過,基本的機率運算,是平均分蛋糕的遊戲。由此可見,「有幾胞胎」以及「拿幾件蛋糕」都是舉足輕重的問題。幸好,這種「有幾」的問題,都只是嬰孩學「數手指」(即數數目)可以應付的問題。
由擲公字的例子起步,全部的情況有「公」和「字」,我們就這樣數:
「公……第一個;字……第二個。總共兩個。」
即問題涉及雙胞胎,將蛋糕分成兩份。
如想知擲得「公」的機率,我們又再數過:
「公……第一個。總共一個。」
可見「公」的機率便是「兩份之」中的「一」份,二份之一也。
擲骰子亦同樣,這樣數全部的情況:
「一點……第一個;兩點……第兩個;三點……第三個;四點……第四個;五點……第五個;六點……第六個。總共六個。」
即問題涉及六胞胎,將蛋糕分成六份。
如想知擲得「雙數」(即2、4、6)的機率,我們又再數過:
「兩點……第一個;四點……第二個;六點……第三個。總共三個。」
可見「雙數」的機率便是「六份之」中的「三」份,六份之三也。
兩題的答案,分別是「二份之一」( )和「六份之三」( ),究竟誰大誰小呢?欲比較分數,可以先將它化簡,繼續直接觀察,或者相減或相除。然而,分數的觸覺並非人皆有之,曾有趣聞說超過一半的美國受訪者誤以為「四份之一」比「三份之一」大。由此,我建議採取較「平易近人」的百份率(%),換算方法是--將分子除以分母,再乘以100,便是百份之多少,即多少%了。
機率(%)=分子÷分母×100
以上述的結果為例,先把1除2,再乘以100,得出50,即擲得公的機率為 50%;把3除以6,再乘以100,得出50,即擲得雙數的機率同為50%。平分秋色,「一樣那麼可能」。
由這兩個例子得知:只要能夠準確細數可能發生的情況(我稱之為懂得數手指)便能夠計算基本的機率了。
當然,懂得數手指並不等如一定數得清,當數量太多的時候,例如打麻雀(144隻牌)一起手便食糊(又稱食天糊)的機率,逐個數並非明智之舉。雖然「理論上」只要有一位有無比耐性的人,的確能夠把所有可能性徹底列出,但整個過程也拖太久了吧?
因此,數數目亦應該要有聰明的方法。
2. 列表法(Tabulation):兩次隨機事件
以擲骰子為例,擲一粒骰當然能夠「數手指」,因為只得6面。可是,如果擲兩粒骰呢?總有多少個可能的結果?
「第一粒骰一點、第二粒骰一點……一個;第一粒骰一點、第二粒骰兩點……兩個;第一粒骰一點、第三粒骰三點……三個……」給些少耐性,最終便會得知,總共有36個可能發生的結果。
列出來當然可以,但無可否認實在太煩了,而煩,亦自然代表較易出錯。究竟有沒有什麼方法可以將情況整齊地表達出來呢?
日常生活中,有一種表達方法,很值得參考,就是馬經表達「連贏」賠率的列表法。由於「連贏」是要預測單一賽事的冠軍和亞軍馬匹,因此會是兩個馬匹號碼互相配搭,例如「一號馬匹」搭「六號馬匹」,情形就像2粒骰的點數,「一點」加「六點」。
由「馬經作圖法」可以將擲兩粒骰的情況歸納如下:
每一格分別代表一個情況,例如橙色的格子代表「啡色的骰子五點,綠色的骰子三點」。 由此可見,擲2粒骰總共有36個可能結果。換言之,將蛋糕切成36份。
如問擲得總點數為10的機率,使用「馬經作圖法」答案一目了然:
非常明顯,共有3個格子,是兩骰點數相加為十(分別是(4,6)、(5,5)和(6,4))因此這三十六胞胎,現在有三胞胎說要吃蛋糕了,在「36份之」中吃了「3」份,答案是「36份之3」( )。(試利用公式把它轉成%吧!)
值得留意的是,這招「馬經作圖法」有一個值得每次使用之前都要小心思索的地方:
試想想,現有6張卡,分別畫了骰子的6面,現在你隨機抽取兩張,請問2張卡的點數相加為十的機率是多少?
很多人會照舊作答「36份之3」,原因是問題只是將骰子變成卡片,情況不甚改變,而且,使用「馬經作圖法」會得出了一幅相同的列表:
可惜這是錯的,答案錯,列表也是錯的,錯在算少了一著:擲骰子可以擲到相同數字,例如2粒骰都是一點,但抽卡並不能抽到相同數字呢!卡片只得1張,你怎樣也不能抽到2張都是一點。因此,列表應修正如下:
灰色代表根本不可能發生的情況,即不存在的胞胎。根據這個修正後的列表,蛋糕應平分為30份,而不是36份。符合相加為十的結果,亦不是3個,而是2個,因為根本沒可能抽出2張都是五點的卡片。有見及此,修正後的答案為「30份之2」( )。(試利用公式把它轉成%吧!)
3. 樹狀圖(Tree Diagram):兩次或以上隨機事件
雖然列表可以將可能性整齊地列出來,但列表也有它的局限之處,就是只能解決兩次隨機事件。如有三次或以上隨機事件,則要靠樹狀圖了。
以擲毫為例,如連擲三枚硬幣,擲得至少一次公的話,你便可以獲得8000元,這個遊戲值得花5000元去玩嗎?
首先,你得知道勝出這賭局的機率,即擲三枚硬幣能夠擲得至少一次公的機率。由於這涉及三次隨機事件,因此無法使用列表法,非用樹狀圖不可:
樹狀圖就像旅行路線圖,每一條路都是一個行程,每一個行程就是每一個可能性,不妨逐個寫出來看看:
由圖所示,這年遊戲總共有8個結局,而當中有7個結局能使你獲得8000元獎金,由此使用「分蛋糕」概念,你勝出遊戲的機率是8份之7,換算成百分率,即87.5%。
賠率則這樣計算:以5000元當作1注,如得勝則淨贏3000元,即贏3000÷5000注,又即0.6注。因此,你若參與這個賭局,你的EV = 0.6 × 87.5% - 12.5% = 40%,是一個正數。長賭下去,你將會獲取40%的純利,當然值得參與賭局。
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杜氏數學 Herman To Math 考試戰績:
A ── 會考 Math 數學
A ── 會考 Additional Math 附加數學
A ── 高考 Pure Math 純粹數學
A ── 高考 Applied Math 應用數學
5** ── DSE Math 數學
5** ── DSE M1 數學延伸部分(一)
5** ── DSE M2 數學延伸部分(二)
A ── IAL Core Math 1 2
A ── IAL Core Math 3 4
A ── IAL Further Pure Math 1
A ── IAL Mechanics 2
A ── IAL Mechanics 3
A ── IAL Statistics 1
A ── IAL Statistics 2
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精選系列節錄:
《賭Sir數學戒賭》糸列
https://www.youtube.com/watch?v=dhL-dRcIN5I&index=1&list=PL_CM4U5au2k1cfK2zSph8XOLqIjOPQmvo
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看到治療兒童身高很有名的楊晨醫師分享身高公式,覺得很有趣,分享給大家~
(親人也有人是楊醫師的病人,掛號排隊要等很久的樣子...XD)
家裡有孩子的可以算算看,想知道未來孩子的身高範圍、 好奇自己的原本的身高範圍也
可以算算看,滿有趣的:D
===分享開始===
由於身高跟遺傳關聯性很大,因此我們在預測一個孩子成年後的身高時,會根據其父、母
親的身高,代入公式裡來計算。
男孩潛力身高計算方法:
公式:(父親身高+母親身高+11)/2
正負7.5公分都算是正常範圍
女孩潛力身高計算方式:
公式 :(父親身高+母親身高-11)/2
正負6公分都算正常範圍
從以上的公式中得知,男孩的遺傳潛力身高之外還有可成長的空間,正負7.5 公分的差異
,女孩則是正負6 公分,因此男孩最好跟最壞的結果可能相差了15公分,而女生則是相差
12公分。除了遺傳因素之外,正確飲食、早睡及運動,以及運動後的飲食習慣都是左右這
15公分或12公分的關鍵原因。
-摘自楊晨著「跟著楊晨醫師這樣做,養出長得高、不過敏的孩子」
===分享結束===
我的試算:(女)
父親身高172+母親150-11=311,311/2=155.5
代表我的身高範圍149.5~161.5公分。
不知道是我因為小時後都有早睡的關係嗎?我現在168公分,還在微幅長高中(汗)長的
比我原本的身高範圍還要高(可能因為小時候爸爸不准我們晚上八點之後看電視,寫完功
課不知道幹嘛就洗洗睡了XD )
書裡提到盡量晚上9-10墊就要上床睡覺,也提到肥胖、性早熟、過敏等都會影響孩子發育
,爸媽要注意噢!這三個問題我都沒有,可能也是發育得比較好跟健康的關係吧!嘿嘿
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.137.179.48
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/BabyMother/M.1476957258.A.130.html
※ 編輯: bauuu (223.137.179.48), 10/20/2016 18:01:52
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