公告版位
- Dec 10 Mon 2018 09:03
設計超級Power BI企業損益表儀表版(Profit and Loss Statement Dashboard)—實作篇
- Dec 03 Mon 2018 09:04
晨晰統計2019年課程出爐囉!!
- Nov 26 Mon 2018 08:58
設計超級Power BI企業損益表儀表版(Profit and Loss Statement Dashboard)—功能篇
這是一個企業損益表儀表版的範例,從整個畫面來看,最大的一塊是中間一個密密麻麻數字,佔了一半面積的表格。對一般人來說,可能看了頭皮發麻,但對財務或會計人員來說,這表格可是一個百寶箱。因為這是一個可大可小,可任意切換時空,變換軌道的超級損益表。
首先,右上角有二組方塊按鈕。第一個,選擇比較指標(Select the comparison metric),有當年預算(vs Budget)與去年收支(vs Last Year)二個選項;第二個,選擇財務年度(Select a financial year),從2014(FY14)到2017(FY17)四個選項。
- Nov 19 Mon 2018 09:10
預測模型的新指標-IDI與NRI(第2篇,共2篇)~~晨晰統計林星帆顧問整理
在前兩篇文章中,我們介紹了曲線下面積(Area under the curve, AUC)與integrated discrimination improvement(IDI)的定義以及使用上的限制。為了回答此問題:「A這個生物標記或預測模型,所增加的預測能力若使用在臨床上,究竟是否可以改變治療決策?」,Pencina(2008)首次提出net reclassification improvement(NRI)這個指標以及展示它的統計檢定1。
在使用NRI之前,必須有個很重要的前提,亦即關於該事件的預測機率已有明確的風險分組。例如根據Third Adult Treatment Panel(ATP III)將10年冠心病的風險(10-year risk of coronary heart disease)明確分為3組:0%–6%、6%–20%及>20%,針對不同風險分組會有不同的治療決策,例如0-6%只要保持定期追蹤,6%–20%則是改變生活方式與藥物治療,而>20%則可能要接受更積極的監測與治療。
- Nov 12 Mon 2018 09:16
預測模型的新指標-IDI與NRI(第1篇,共2篇)~~晨晰統計林星帆顧問整理
在之前文章中,我們提到了在以下幾種情況,過去常以Receiver Operating Characteristic(ROC)的曲線下面積(Area under the curve, AUC)作為主要的統計方法以及其限制1-2。
假設已知有個表現良好的生物標記B(或是一組危險因子,例如Framingham Risk Score),此時我們提議(proposed)的生物標記或預測模型(或一組危險因子)為A,可能會有以下幾種的比較。
- Nov 05 Mon 2018 09:20
論文整理WORD小技巧-標題格式篇
在進行論文文字的撰寫時,可以先將固定會用到的格式先製訂出來,以免去要一直使用複製格式的功能,而且未來若需要修改某一個標題的樣式時,相同樣式的標題會同步修改,不用再逐一尋找,另外在進行目錄的編輯上也會變得簡單許多,之後會再與大家分享,以下先教大家如何增加樣式。
1、筆者的習慣,當打開WORD檔時,都會先到『常用』的à『樣式』欄位中,點選右下角的小圖示。
- Oct 29 Mon 2018 09:34
2018實證醫學學會參與心得
8月舉辦於嘉義長庚醫院的實證醫學年會,主題探討大數據、人工智慧對醫學研究與實證醫學的影響。會中由李友專院長淺談人工智慧的發展沿革,以及目前在醫學領域應用較為廣泛的人工智慧型態,例如:圖像判讀或分組、決策樹(decision tree)、人工神經網路(artificial neural network, ANN)、深度學習(deep learning)、機器學習(machine learning, ML)等。李院長的演講作為導言,以輕鬆詼諧的方式,簡單讓與會者像聽歷史故事一般接觸人工智慧的發展史,並從中帶出人工智慧在過去遭遇的挫折與困境 (例如硬體設備的計算效率不佳)。隨著科技時代的進步,電腦硬體與時俱進,形成現今人工智慧發展的優勢環境,足以支援更複雜演算法與更大量的資料點。
李院長精彩的演說引人入勝,讓筆者會後更為好奇,人工智慧目前在醫學研究方面是如何被應用與執行的?以及人工智慧的基本概念有些什麼?故筆者搜尋了一些介紹人工智慧的網站,以及一些運用或探討人工智慧的醫學論文。
- Oct 22 Mon 2018 09:12
預測模型使用AUC的限制~~晨晰統計林星帆顧問整理
在臨床醫學研究中,常常會提出一個生物標記(Biomarker)可以預測特定事件的假設,例如以neutrophil gelatinase-associated lipocalin(NGAL)預測急性腎損傷(acute kidney injury, AKI),或是以B-type natriuretic peptide(BNP)預測心衰竭病人的再住院率。
通常此時會有比較的基準,假設已知有個表現良好的生物標記B(或是一組危險因子,例如Framingham Risk Score),此時我們提議(proposed)的生物標記或預測模型(或一組危險因子)為A,可能會有以下幾種的比較。
- Oct 15 Mon 2018 09:02
論文整理WORD小技巧-表格篇(四)
- Oct 08 Mon 2018 09:12
論文整理WORD小技巧-表格篇(三)
肆、檢視格線
32、如果想在WORD檔中,想對文字進行對齊的工作,其實表格是一種輔助整理的很好的方式,只需要將格線隱藏起來,就看不來是用表格整理的了。以下圖為例,上方的文字是用表格對齊,而下方的文字則是插入空白進行對齊。