機率例子的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

機率例子的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦PeterHollins寫的 致勝思維:從職場到人際,找出最短捷徑,永遠領先一步 和JonathanJMoore的 恐怖疾病與駭人療法:腦洞大開的醫術奇聞都 可以從中找到所需的評價。

另外網站機率論- 維基百科,自由的百科全書也說明:生活例子編輯 · 生日悖論:根據機率論,在每23人當中,至少有兩個人的生日相同的機率大於50%。 · 輪盤遊戲:在遊戲中玩家可能認為,在連續出現多次紅色後,出現黑色的機率會 ...

這兩本書分別來自和平國際 和天培所出版 。

國立臺灣師範大學 數學系 楊凱琳所指導 康靖坤的 閱讀不同啟蒙例文本及操作不同順序的例子判斷對八年級生學習相似形概念之影響 (2021),提出機率例子關鍵因素是什麼,來自於閱讀理解、啟蒙例、非例、例子順序、相似形。

而第二篇論文國立中山大學 應用數學系研究所 張福春所指導 莊昇翰的 台灣高中職數學科教師甄試中的排列組合、機率、幾何和矩陣問題 (2021),提出因為有 台灣、高中數學教師、排列組合、幾何、甄試的重點而找出了 機率例子的解答。

最後網站機率- 基礎概念 - iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題,拯救IT 人的一天則補充:什麼意思呢? 離散型就是,我可以得到的值,只有有限個(或是可數無限),像是上面骰子的例子,他 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了機率例子,大家也想知道這些:

致勝思維:從職場到人際,找出最短捷徑,永遠領先一步

為了解決機率例子的問題,作者PeterHollins 這樣論述:

心理學大師解析30個思維模型,讓你比別人思考得更快、更聰明、更全面!      ★有戰略地分配時間和資源,獲得最大的效益   ★洞悉數據背後的意涵,看見問題的根本   ★分辨出重要和緊急的事,建立優先順序   ★用概率思維預測未來   生活就是不斷地解決問題,想要成為解決問題的高手,做出的決策不但要正確,更要快速!   人常常在不知不覺中掉入思考的盲區、陷入慣性思維,甚至憑著直覺做出重要決策。想要避免做出錯誤決策,就得掌握自己的思路是如何運作的。   思維模型是人行動的模式,影響我們做出的每一個決策。好的思維模型就像一張地圖,能指出明確方向,幫助我們避開死路與遠路,最有效率的思考方式

找出邁向成功的最短捷徑,讓你永遠快人一步。   本書介紹了30個思維模型,包括億萬富翁、國際公司CEO、奧運運動員、科學家都在運用的思考方式。依循這些模型建立新的思考習慣,無論未來遇上什麼狀況,都能迅速看透問題本質,做出最明智的決策,掌握高效祕訣。   ◇遇到事情總是優柔寡斷,因為猶豫不決錯失良機?   多做可逆決策,提高行動力,從實踐中獲取資訊。   ◇成果不如預期,但不知道是哪裡出錯了?   畫魚骨圖逆推潛在原因,澈底釐清影響因子。   ◇對未來發展沒概念,看不見下一步在哪裡?   掌握貝氏定理,用機率預測未來,停止沒根據的胡亂猜測。   ◇面對過去沒遇過的新問題,想不出解決方法?  

 善用奔馳法七大技巧,隨機組合發揮創意,激盪全新解法。   ◇明明知道怎麼做,工作上卻總是小錯不斷?   避免專家思維,練習像新手一樣思考,兼顧細節與全局。   ★文句清晰易懂,以簡單的例子深入淺出說明。   ★30個思考亮點,精選每章重點。   ★拆解每個思考步驟,從看待問題、解決狀況到如何達成目標,循序漸進邁向成功。   ★可應用場合廣泛,從日常生活、職場到人際,全方面提升自我。 好評推薦   Mr.Market 市場先生/財經作家   威廉/職場人際暢銷作家   張忘形/溝通表達培訓師   劉奕酉/鉑澈行銷顧問策略長   歐陽立中/暢銷作家、爆文教練   (依姓氏筆劃排列)

機率例子進入發燒排行的影片

0:00 今天我們要來介紹如何用選擇權的價差策略
來達到長期穩定獲利的方法

1:28 為什麼要做價差
a.已知最大風險,不會因為黑天鵝而被抬出場
期貨有可能會因為跳空,而出現無法預期的虧損
甚至不用談到跳空,有的時候你可能只是去忙一下
回來一看卻發現,怎麼豬羊變色了

但是垂直價差策略在你一開始建立好的時候
就已經知道最大虧損最大獲利是多少
以及損益兩平點在什麼位置
你可以抱著價差安心上班,安心睡覺
但如果是做期貨,你可能就三不五時會想要打開來看現在指數在哪

b.比起期貨,選擇權價差更能增加你的勝率
撇開技術分析不談(因為要談的話其實對期貨對選擇權都是同樣的影響)
期貨在進場之後,上漲下跌機率其實就50%50%
但是價差可以透過履約價的調整,來增加你的勝率
舉例來說,指數17000
期貨多單進場之後,就是以此為分水嶺,上漲賺錢下跌賠錢
但選擇權價差可以選
例如我作16800-16900看多價差,我會有一百點空間
結算在16900之上我都是獲利的

也就是說即使指數是下跌,但我最後也是獲利的
當然這個不能下跌太多啦,下跌太多跌破我看多價差做的履約價的話也還是會受傷的

當然,有一好沒兩好
選擇權也不是萬能的
如果我們要選擇更高勝率的履約價,最大獲利就會降低
反之,如果我們想要最大獲利高一些,勝率也就會低一些
(例如現在指數在17000,我想做多,
選擇16900這個履約價去做看多價差,我會有比較好的獲利,但勝率低
選擇16800這個履約價去做看多價差,獲利會比較差,但勝率高)

不過我這邊想要跟大家分享一個觀念
你先求穩,再求多(先求有,再求好)
意思是如果你要做的話我會建議你先做勝率高的組合
雖然他最大獲利低,但你積少成多慢慢累積資金
後面慢慢增加你做的組數,整體獲利也會往上升

c.保證金比期貨低,可有效運用你的資金
小台的保證金要四萬多
但我們選擇權做價差,一組的保證金最低只要2500
因為他的保證金計算方式是用兩個不同的履約價之間的差去乘以50元
也就是說如果我今天做一組16850跟16900的價差
那我的保證金就要(16900-16850)*50=2500

不過通常我建議去做100點價差的組合,所以保證金要5000元
再高一點的150點價差或200點價差也可以,但相對來說保證金就會變貴
如果需要的保證金太高,小資族要去操作的話會比較難受一點
這樣對你後續部位的調整可能會比較沒有彈性空間

7:32 如何做價差
a.他其實就像是替賣方部位加一個保險
舉例來說,今天我認為指數不會跌破16900
那我就會在履約價16900的位置賣出賣權(不認為會下跌)
但畢竟沒有人能夠準確預測未來
如果接下來跌破16900,我會有很大的風險
所以我在16900之下的履約價加買一個賣權
例如我在16800這個履約價買進賣權
那麼當指數下跌的時候
這個16800買進賣權的部位會獲利,也就會幫我cover我原本的虧損
以上的舉例把它們組合起來,就會變成是一個看多價差

b.看多價差與看空價差的組法
那其實你要組看多價差或看空價差呀,用買權或賣權都是可行的
重點在於你做的履約價
今天如果你想做看多價差,只要你買低履約價賣高履約價
就會成為看多價差
反之,如果你買高履約價賣低履約價,就會變成看空價差

不過今天介紹的這套方法,你做價差的話
我會建議用賣權去組看多價差
用買權去組看空價差
原因是流動性的問題,我們要挑選成交量大的履約價去做
不然理論上買權還是賣權組其實是沒有差異
詳細的細節可以參考我之前寫的關於價差的文章或影片
在我的頻道裡面有一個關於選擇權策略,一系列的影片
其中有詳細介紹關於履約價對於價差策略流動性問題的部分
在這邊我們就不多贅述了

前面有提到,我會建議各位先求穩再求多
所以我會建議這種價差組合你要去做賺賠比低於1的
因為通常賺賠比低,也意味著他的勝率是比較高的
賺賠比就是最大獲利除以最大損失
通常我習慣做賺賠比0.1~0.3的組合
因為通常這樣的勝率其實蠻高的
而獲利嘛,雖然你可能會覺得一組5000元保證金只能賺幾百~一千多,感覺很少
但實際上我們把它換算成年報酬,你會發現這種東西的報酬率是高於其他投資工具的

c.要記得做複式單,或之後合併(保證金優化)
各位要記得,如果你要做這樣的策略
一開始要以複式單的形式進場

因為如果你是一個買方部位跟一個賣方部位分開下單的話
那個賣方部位會需要很多很多保證金
如果這樣的話就沒有我們一開始說的"有效運用你的資金"這個優勢

那如果你本來就是先做一口買方之後因情勢變化才多做一口賣方的話
我會建議你去把這兩口單合併成一組價差
保證金會從好幾萬變成只要幾千元,這樣能夠節省你的保證金

13:51 具體行動
以上大概介紹了一些你在做價差時需要注意的一些基本事項
那如果對於價差或者選擇權其他相關知識不瞭解的部分
可以參考我的YouTube頻道或者Blog文章
裡面有很多關於選擇權的知識補充

接下來要介紹的這個策略
是你大部分的情況下都可以使用的策略
而且做法並不難,你只需要懂均線,會看支撐壓力表
這樣其實就足夠了

指數走勢長期是多頭,在月選做看多價差
如果你要我去猜下一秒指數是漲是跌,我會跟你說我不知道
我猜中的機率大概跟丟硬幣差不多
可是如果時間拉長一點,我就可以提升我猜對的機率
為甚麼?因為股市有所謂的趨勢
當股市趨勢是處於多頭趨勢的時候,要我猜明天是漲還是跌,我會選擇猜漲
也許不是100%穩贏,但至少也是贏多輸少
反之,在空頭趨勢,要我去猜明天漲跌,那我會猜明天下跌
打開K線圖來看你就會發現,在多頭趨勢看到的是紅多綠少,對吧

因此,我們要跟著趨勢去做,因為這樣的話勝率是站在我們這邊的
除此之外,我們也可以發現股市的走勢長期來說是多頭趨勢
那我們的基本目標就出來了:
長期來看我們要做多頭價差
至於選擇權要做周選還是月選,我們要用月選來做多頭價差(周選存續時間太短)
利用均線作為基準,支撐壓力表作為輔助
所以打開K線圖,你會發現我們簡單用大家常看的5、10、20MA就能辨別趨勢
當現在是多頭排列時,股市為呈現多頭走勢
反之,變成空頭排列時,往往都是處於空頭走勢
所以我們在多頭走勢的情況之下
把我們多頭價差的履約價,建立在20MA的位置
也就完成了我們該做的事情

這邊可以看一下這三張圖
上面這張是多頭排列的樣子
下面這張是空頭排列的樣子
有的時候也有可能會出現糾結的狀況
像中間下面這張

但有時候也會遇到一個問題
就是指數可能離20MA太遠,這時候做的價差可能最大獲利太低
低到如果算上手續費跟稅,你可能還倒賠
那我們可以做一些修正
去看看當時的支撐壓力表的支撐在哪裡
並且以此作為基準去抓我們可以做的位置
下一張投影片我們來看一下支撐壓力表

支撐壓力表是一項很好用的工具,它可以幫助不會畫線抓支撐壓力的新手
找到現在市場上大家認定的支撐與壓力
解讀支撐壓力表,我們要站在賣方的角度去思考
因為賣方留倉會有壓力,但買方沒有
所以你看買權與賣權變化量最大的地方,搭配賣方角度思考
舉例來說
你看到買權是17650變化量最大,賣權17000變化量最大
搭配賣方角度思考
賣出買權在17650,表示市場上的大眾認為不會漲破17650
賣出賣權在17000,表示市場上的大眾認為不會跌破17000
那這樣我們的月選看多價差,就可以建立一個16900-17000的看多價差

這裡補充一下,雖然我們是去做月選看多價差
但支撐壓力表我們還是觀察該周的支撐壓力表,而不是該月的支撐壓力表
除非到第三個星期三

(當然,偶爾會有特別的例子,例如之前日誌影片中有提到
當兩大法人都在做買進賣權的時候,支撐壓力表的支撐其實就沒有支撐效果了https://www.youtube.com/watch?v=R2bwQXrZOPI)

偶爾會有回檔,在周選做看空價差
但股市也是有時晴有時雨
總是會有回檔下跌的時候
這時我們可以利用短均線5MA來作為判斷基準
如果指數跌破五日均線
那我們就可以在這個時候做空頭價差
履約價可以抓前面的高點作為參考基準
另外,由於我們是判斷回檔
所以不需要把這個空頭價差做在比較長期的月選
而是做在比較短期的周選
如此一來這個空頭價差就能替我們月選多頭價差沖銷方向上的風險

其實如果你對選擇權已經有接觸過的話
你應該會發現,這其實是一個變形的兀鷹
只是兀鷹策略會做在同個時間的契約裡面
又或者你也可以把它當作是時間價差或者對角價差
但上述兩者會有裸賣部位
但我們這個策略在周選與月選都是價差,風險是有保障的

26:02 總結
這裡我們就給明確定義

a.在均線多頭排列時,做這樣的策略
每個禮拜固定做一組看多價差,我推薦星期五做
而在做這樣策略期間,如果遇到空頭排列,看多價差要停損出場
(空頭排列:5MA,10MA,20MA)
如果均線糾結在一起,則暫停動作(10MA,5MA,20MA,or 20MA,5MA,10MA)

b.做月選多頭價差,位置做20MA
若獲利空間不大(指數位置離20MA太遠),參考支撐壓力表的支撐
(to新手:如果要談技術分析的話,支撐通常會是前面的低點)

c.跌破5MA,在周選做看空價差,位置選在跌破五日均線前的高點
(這裡注意,不是做在5MA喔!是做在前面的高點)

補充:
a.新手的話我建議本金5萬來做這樣的策略
雖然說你其實不需要這麼多資金,但至少你一開始輸的話
比較不會有壓力

b.逆向的月選看空價差,周選看多價差這種做法並不建議
因為空頭走勢又急又兇
這樣做可能討不到甜頭,倒不如直接做買進賣權

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***重要申明:影片主要為分享我個人的想法,並非投資建議,請觀眾在操作前仍需三思。***

閱讀不同啟蒙例文本及操作不同順序的例子判斷對八年級生學習相似形概念之影響

為了解決機率例子的問題,作者康靖坤 這樣論述:

本研究的目的在於探討不同啟蒙例及不同正非例順序對於學生在學習相似形概念上的影響。一開始讓學生自行閱讀不同啟蒙例文本,並搭配閱讀理解測驗,藉此探討不同「啟蒙例」對「閱讀理解」表現;接著搭配進行不同順序的正非例判斷活動並後測(特殊形的相似判斷、相似形的概念理解),從中探討不同「啟蒙例」及不同「正非例順序」對相似形的「概念理解」之影響。本研究採實驗研究法,採便利取樣以北部四所國中、兩所高中國中部共21個八年級班級為研究對象,以「啟蒙例文本」及「正非例判斷的順序」為自變項,分成四組實驗及兩組控制組,將學生隨機指派至各組中。閱讀四邊形啟蒙例文本有三組:一組控制組(N=87);另外兩組有閱讀更詳盡的相似

概念文本並搭配閱讀理解測驗外,一組後續搭配正例先於非例的正非例判斷(N=66),一組後續搭配正例非例混和出現的正非例判斷(N=56)。而閱讀三角形啟蒙例文本也有三組:其中控制組(N=94),一組後續搭配正例先於非例的正非例判斷(N=55),一組後續搭配正例非例混和出現的正非例判斷(N=64)。實驗各組各進行一節課。研究結果顯示:分成各種程度的學生,「不同啟蒙例文本」與「操作不同順序的正非例判斷」間的交互作用沒有達到顯著效果。一、分析「不同啟蒙例文本」對於學生學習相似形概念之影響:先備知識程度分為程度低、程度中、程度高的學生,三種程度各自分別討論發現,無論哪種程度的學生,不同啟蒙例文本對學生在各

方面的表現均沒有呈現顯著性的差異。二、分析「操作不同順序的正非例判斷」對於學生學習相似形概念之影響:先備知識程度高的學生中,操作不同順序的正非例判斷對學生沒有顯著影響。先備知識程度中的學生,操作正例先於非例順序的組別,在「正非例判斷表現」顯著低於正例非例混和順序的組別;在「相似形的概念理解」方面,操作正例先於非例順序的組別甚至顯著低於控制組。而先備知識程度低的學生,操作正例先於非例順序的組別,在「正非例判斷表現」顯著低於正例非例混和順序的組別。三、分析不同先備知識程度及閱讀時間類型在學習相似形概念之差異:依據「閱讀文本時間」、「閱讀理解測驗時間」利用集群分析可以將學生分成三類:「閱讀時間長 (

RL)」、「閱讀時間短及閱讀理解測驗時間長(RSTL)」、「閱讀時間短及閱讀理解測驗時間短(RSTS)」。閱讀四邊形文本的學生,「RL」學生在「閱讀理解」、「相似形概念的理解」均顯著高於「RSTS」學生;閱讀三角形文本的學生有相同的結果外,在「正非例判斷」及「特殊形的相似概念判斷」也有相同的結果。而「RSTL」學生在「閱讀理解」、「相似形概念的理解」均顯著高於「RSTS」學生。「高先備知識」學生在各方面的表現均顯著優於「低先備知識」學生。閱讀四邊形文本的學生,「中先備知識」學生在「正非例判斷」、「相似形概念的理解」均顯著高於「低先備知識」學生;閱讀三角形文本的學生有相同的結果外,在「閱讀理解」

也有相同的結果。「高先備知識」學生僅在「相似形概念的理解」顯著優於「中先備知識」學生。

恐怖疾病與駭人療法:腦洞大開的醫術奇聞

為了解決機率例子的問題,作者JonathanJMoore 這樣論述:

  看到歷史上腦洞大開的種種治療法,你會認真希望自己不會生病:   • 若有女性想要懷孕,建議她可以喝馬的精液。   • 穿狼皮可以治療皮膚癌。   • 強效避孕法:以亞麻布包裹藥草,圍在脖子上。   • 人們曾經相信,以主教的頭骨盛裝的水,喝了可以治療百日咳。在愛爾蘭,用牛奶煮綿羊排泄物,是治療百日咳的配方,萬一用藥無效,建議將病人扛起,越過驢子的上方、穿過驢子的下方,共九次。   • 腮腺炎的治療方式如下:「用驢的套索套在病患頭上,並以此拉著病人繞行豬欄三圈。」   • 治療一般感冒,可以在脖子上掛一袋煮熟的馬鈴薯。不然也可以在頭皮上塗抹烤馬鈴薯。   如果沒生病,誰

還會想看醫生!只是人不是機器,也非存在於毫無汙染的環境中,每個人的一生難免有過大大小小的病痛,不過現代醫學的發展,也讓越來越多疾病能得到適當的治療。   而醫學的發展,不是一蹴可幾,本書作者強納森.摩爾帶領讀者從遠古遊牧民族骨骸開始,一路看到近代各種疾病的痕跡,蠕動的寄生蟲、爆裂的膿皰、腐爛的四肢和層出不窮的腹瀉:這一切都在書中生動地描繪出來。而曾經出現過的治療方法,似乎與疾病本身一樣難以忍受:無論是可怕的牙科手術還是冰錐切除術,放血還是起水泡……歷史上的醫生,即使沒有妙手回春的能耐,也不得不說,非常有創造力。   此外,作者亦談到疾病如何塑造人類歷史:了解麻疹和天花為何加速美洲原住民的衰

落,以及斑疹傷寒如何幫助擊敗拿破崙,醫學史上軼事比比皆是。 本書特色   ★    從歷史中記錄有案的例子來看各時代曾經發生過的重大疾病問題,以及應對的醫學發展,如何影響人類的生命與整體社會的關鍵。   ★    書中滿滿是令人吃驚的醫學插圖,對所有疾病的病態著迷的研究,一定會從你翻開第一頁,就想伸手去拿消毒劑。 名人推薦   眭澔平(世界文化史與醫學雙博士)   謝哲青(作家、旅行家、知名節目主持人)   黃信恩(醫師、作家)

台灣高中職數學科教師甄試中的排列組合、機率、幾何和矩陣問題

為了解決機率例子的問題,作者莊昇翰 這樣論述:

本文針對台灣民國98年至民國102年的高中職數學科教師甄試考題進行分類,以六個重要的數學主題做整理:『排列組合』、『機率』、『平面幾何』、『立體幾何』、『二次曲線』、『矩陣』。這些主題除了介紹試題中曾出現的名詞之定義,還針對與其相關的定理與性質進行證明,最後選擇一些較具代表性的題目供讀者練習。主要的內容有:『排列組合』包含邏輯、集合論、排列、組合、二項式定理、鴿籠原理等;『機率』包含古典機率、條件機率、貝氏定理、伯特蘭投票問題等;『平面幾何』包含方位、平面坐標、平面向量、三角形、圓、多邊形、二次曲線圖形等;『立體幾何』包含空間坐標、空間向量、三垂線定理、四面體、金字塔、柱體、錐體等;『矩陣』

包含矩陣運算、行列式、對角化、凡德孟矩陣等。