→ innominate: 數據分析不是這樣玩的，兩個變量的相關性多少？ 08/14 01:38
→ innominate: 如果在我的部門有人這樣做數據分析，我一定噴死他 08/14 01:39
→ innominate: 相關性有，顯著相關，高相關，中等相關，低相關，無相 08/14 01:40
→ innominate: 關。不同的相關性代表不同的意義 08/14 01:40
→ innominate: 如果你不懂統計學中相關性的意義，麻煩你去看一下，按 08/14 01:43
→ innominate: 照你的學習能力應該可以學得會 08/14 01:43
推 ilikeroc: 有個盲點是 弱勢黑人能夠翻身也是因為環境的影響 現代 08/14 03:11
→ ilikeroc: 的環境至少給予一定的社會福利 保障可些基本權利 如果 08/14 03:11
→ ilikeroc: 現代還是種族主義的時代 他們根本不可能翻身 08/14 03:11
→ ilikeroc: 我會認為大方向來說是由環境決定了大家的發展 當然細部 08/14 03:13
→ ilikeroc: 來說 人也可以靠著自身的努力改變自己一定程度的發展 08/14 03:13
→ castlewind: 有數學家用模型證明了 齊頭式補助 有機會翻身的人最多 08/14 11:05
→ castlewind: （成功全靠運氣） 只是我們的精英還是迷信 把資源都全 08/14 11:05
→ castlewind: 砸在少數精銳 靠這些精銳來拉動整體...... 08/14 11:06
→ castlewind: 當然我們也可以看到台灣的例子 把資源都砸在少數名校 08/14 11:07
→ castlewind: 的少數精銳 這些人也真的變成台灣之光 然後就離開台灣 08/14 11:07
→ castlewind: 我們只能沾光了XD 08/14 11:08
→ innominate: 其實我的意思很簡單，大家應該都能認同環境對成就都有 08/14 11:27
→ innominate: 相關，只是爭論的焦點在這個相關性是高還是低，plamc 08/14 11:27
→ innominate: 覺得是低相關，另一邊認為是高相關。但既然大家都拿不 08/14 11:27
→ innominate: 出數據，其實就到此為止吧 08/14 11:27