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▌九月主題：#地貌與構築 ▌
地景的塑造，是在改變或創造地表之上與地表之下等許多層次之間的交互作用，無論是建築、環境與生物，息息相關、交織影響。本文作者透過實際操作的經驗，從「地形地質」、「氣候」、「自然」、「藝術」、「維護」等等面向，說明地景的構築過程，可以怎麼樣摸索、解讀如此交錯的關係，並讓地景設計讓基地環境產生有意思的對話。
https://eyesonplace.net/2021/09/22/18449/
深夜鋒面逐步影響 周二三各地有顯著雨勢
今天是二十四節氣中的夏至，這是一個很典型的天文類的節氣，今天太陽直射北回歸線，今天是北半球白晝最長的一天，下兩個節氣是小暑和大暑，統計上才是台灣最熱的時候，夏至和冬至一樣，都有代表性的意義，尤其在農民生活上，不過有意思的，很多節氣都和吃有關係，夏至反而比較少，頂多北方人有吃麵的習俗，因為這時候新麥已經收成，吃麵有嘗鮮的意味。在台灣常常有夏至關燈的活動，鼓勵大家重視我們和環境的關係。
台灣的天氣在這兩天在西半部的雨勢頗大，西南風旺盛的水氣，配合海陸風環流，配合上地形，中南部都持續有顯著雨勢發展，今天已經接近到新竹苗栗附近，有伴隨閃電雷擊，不只有沿海區域，更擴展到內陸及靠山區，西南風旺盛水氣也和地形產生交互作用，降雨時間也提早到凌晨，延續到午後陣雨。提醒您要特別提防，尤其是高雄屏東，強降雨及累積的雨勢，西半部各地也都要小心留意局部的大雨。
昨天到今天，台南市的南化區雨勢已經超過三百毫米，也讓南化水庫的水位滿出來而溢流，南投嘉義以南到高雄屏東，很多地方也累績突破兩百毫米，也建議您務必要提高警覺，如果已經有淹水情形，務必要盡快找出方法，做好防災應變，因為接下來今天深夜鋒面再度開始接近，另一波雨勢再來。
北部東半部過去幾天到今天白天，在穩定偏強的西南風背風側，反而更加炎熱，不過今天深夜鋒面雲系開始南下接近，會先轉為不穩定，預計周二到周三是這波鋒面影響台灣最不穩定的時間，北部會先有雨勢，中南部仍受到西南風影響，也有降雨，這段期間南風和北風就在台灣上空交會，容易會有局部大雨或豪雨發生機會，尤其不排除在台灣海峽會發展出中小尺度的強對流雲系，也會伴隨閃電雷擊級強陣風，提醒您要特別注意，不是只有颱風才要防災，這類的梅雨鋒面常常會有釀災的機會，常常有短延時前降雨機會，特別容易積淹水造成很大損失，您的居家、鄰里社區或企業環境都是，務必要提高警覺。
周四到周五期間，峰面會慢慢減弱，也再度北抬，仍有雨勢，但是逐步緩和的趨勢，不過西南風環境仍是持續，中南部又再度回到類似前幾天的情境，清晨容易有雨勢發展，北部及東半部會轉為晴朗炎熱高溫。這波梅雨鋒面很有機會是今年最後一波，接下來就要看太平洋高壓何時重新延伸到西太平洋陸地，轉為典型的夏季天氣，目前來看還需要等一下。
以上氣象由天氣風險/彭啟明博士提供
https://youtu.be/QrcWSupdcZo
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「要穿衣服就不要穿一半」
如果今天你出門穿衣服
你會只穿上半身然後下半身裸體嗎😂
不會嘛！
你要去洗澡
你會只洗上半身不洗下半身嗎？
不會嘛！
所以你今天既然要穿的得體出門
為何可以衣服穿的美美的
可是妝髮沒弄
或是搭了一雙不配的鞋或包呢💁🏼♀️😂
這就像澡洗了一半
出門只穿上半身一樣的意思啊😂
所以如果你今天想要打扮得體漂亮帥氣的出門
請務必檢查以下三點
1.你的頭部是否跟你衣著一樣得體
頭部要注意的地方太多了
a頭髮
頭髮如果真的不愛洗（像我一樣）
請務必戴帽子或是造型起來
我常看到有很多人穿得不錯
可是頭髮卻是根根分明
甚至肩上雪花紛紛欸
這真的浪費了你這一身衣服啊！
b氣色
女孩們如果穿得美美的
請一定要化妝好嗎！！
如果不會畫
就去學啊！
現在網路隨便搜尋都有
不畫妝就是懶而已
沒有別的藉口啦😂
其實淡妝非常快
不然上個口紅也好呀！
千萬別臉上什麼都沒有就搭配華服出門啊啊啊
c點綴
臉附近的配飾超級重要！
舉凡耳環、項鍊、絲巾、髮飾
除了讓你有畫龍點睛的效果之外
還有一個更重要的功能
「讓你變瘦」
為什麼呢！？
因為人的視覺會不自覺的被配飾拉走
大腦會自動把他歸類為「這是重點」
今天你的配飾在臉的附近
人們的眼光便會聚焦在脖子以上
所以你的粗大腿和大屁股會直接被忽略
相對的
所有的配飾都不可以放在你覺得自己的缺點上
因為配飾在哪
重點就在哪💁🏼♀️
而且飾品有強烈的修飾效果
線條和幾何都會強烈跟你的臉型身形交互作用喔🤘🏼
2.你的鞋你的包有配你今天的衣服嗎？
鞋跟包超級重要！
因為他就是超級大的配飾
讓人家根本無法不注意它
因為他是配飾
所以一樣他有所謂的線條和幾何形狀的影響
會比一般小飾品有強烈的化學變化
搭得好可以大力修飾
搭不好反而會大大扣分喔
而你在考慮包鞋也有幾個項目是需要考慮的喔！
a配色
包鞋要跟你的衣服顏色相互搭配
如果你很厲害
可以考慮利用包包鞋子去做顏色上的「呼應」或是「點綴」喔
b風格
今天是淑女還是帥氣
是極簡還是華麗
你的包鞋風格也必須一致跟進🤘🏼
c大小與線條
這兩個條件比較進階一點
當然包包的大小除了功能性需求之外
包包大小的協調度與你身上的衣服也有很大的關係喔喔
還有包鞋線條是否柔和或是剛硬
都會大大影響你今日穿著是否和諧的一個重要因素
3.最後一個是很重要的，可是卻是出門前發現也無濟於事的一項😂😂😂
那就是你的「皮膚」
不知道愛打扮的女孩有沒有常常有一種感覺
每當好好打扮時
完妝穿好衣服這時候就覺得
「啊！如果皮膚能更好一點就太好了！」
請各位不管是男生女生都要重視你的膚質呀
皮膚好年輕十歲
皮膚不好老不只十歲！
現在科技發達
保養皮膚的方式百百種
方法一定有
只是看你要不要去行動罷了！！
#謹記穿衣服不要穿一半
#品味少女的靠北碎念
#品味少女說形象穿搭
命運最大的秘密，就是同類相吸物以類聚！
你散發著什麼樣的頻率？什麼樣的振動？就吸引什麼樣的人事物！
一個人是如何決定自己的頻率呢？
就是信念、思想與情緒。
所以一個人如果要改變自己的命運，他必需要能「內觀」。
佛教所謂「明心，見性」
明心，意思就是看見自己的心，感受，情緒，以及自己的頻率！
見性，就是看見自己的個性，模式。
能否像一個超然的觀察者，把自己的身體當成一個生物機器來研究，觀察自己，理解自己，調整自己，轉變自己，決定了你能否活出一個成功、豐盛、和諧的人生。
而這一種「觀」的能力，我們把它叫做直覺力或超感知力。
除了可以觀自己，還可以觀別人，觀世界，觀現在，觀過去，觀未來，觀有形無形萬事萬事。
「觀」了之後，能理解，能轉變，就是「靈性療癒」。
而你有「觀」能力嗎？
能培養觀的能力的人，是一個開始覺醒的人！即將成為命運的主人！
渾渾噩噩，渾然不覺力的人，將持續受命運的掌控，受自己的個性的操弄！
睿光老師開了兩門課，一門是「翻天書、讀心術」、一門是「新時代元辰宮」。在這兩門課中，揭露了靈性修行最大的奧秘。將在課程中，教授大家，如何內觀？如何觀他人？如何觀世界？如何觀現在？觀過去？觀未來？如何觀命運？如何轉變？如何療癒？
「讀心術、翻天書」 北京站 10/01~10/05
「讀心術」— 讀自己 讀別人
把這個「觀」的能力拿來用在自己身上，可以看見情緒，看見身體，看見模式，看見自己生命的運作。把這個觀的能力，用在別人身上，如小孩、父母、伴侶、領導….也可以感同身受，他們的想法、情緒、感受，學會這個法門，可以有效的與人達成良好的溝通。
「翻天書」— 看過去 看現在 看未來
從身體延伸到磁場，觀自己所創造的能量，如何塑造自己的磁場，顯化成的未來？觀過去種種因，如何轉變成未來果，觀兩個不同磁場的人，會交集出什麼樣的互動？觀事件的情勢對我們是否有利？觀察不同人事物能量之間的交互作用，這是翻天書。學習這個法門，可以看見自己如何創造，轉變個性、看見人與人之間的緣份、什麼機會該把握？什麼合作項目最後會帶來災難？幫助你趨吉避凶。
「新時代元辰宮」— 看命運 改命運 北京站 10/07~10/09
元辰宮是一種很生活化的運用、直接把人的磁場想像成是一個房子。客廳就代表未來，米缸代表的金錢，臥房代表桃花，這是方便法門，幫自己，幫別人快速轉變自己整體的命運，還有財運、桃花、健康、人際等種種主題。參與這門課，透過共修，快速看見並改變自己的命運。還可以學一手療癒技術，把它當成第二專長。
10/01-10/09 號 （九天） 北京站 元辰宮+讀心術+翻天書課程
11/17-11/19 號 （三天） 上海站 元辰宮課程
12/01-12/03 號 （三天） 台中站 元辰宮課程
12/13-12/18 號 （六天） 深圳站 占星課
🌹 睿光老師簡介：
人稱光老師，為「改造命運的專家」 。是台灣知名的占星專家，心靈工作者。十多年靈性工作的經驗，擅長以新時代的手法，來協助一個人穿越生命難題 ，開創成功的人生。 十多年來，解讀過數千張星盤，療癒過上萬個案，開設各種工作坊，於兩岸三地培訓靈性療癒師數百人。
提供「一對一個案」、「團體個案」、「企業訓練與演講」、「心靈課程」、「心靈諮詢師培訓課程」等。
更多資訊，請至:
官網:www.magic-healer.com
臉書:許睿光開運研究社
微信公眾號:搜尋「光的殿堂」
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🙌 中南部的朋友們，您們的聲音睿光老師聽到了，『 許睿光新時代元辰宮轉運師養成班第四期（台中場）』即將在12/01-03號 開課囉！中南部有興趣的朋友們，我們到時候見囉～🤝
🎯10/21（週六14:00-16:00）睿光老師《元辰宮～靈魂探索》免费說明會在台中，名额有限，請速報名
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徐佳瑩 第三張音樂精品[理想人生] 第2波勇敢推薦【你敢不敢】
在這段愛情裡最勇敢的人，原來是那個其實脆弱的我...
在愛情世界裡，所有的僵持對峙是極愛極恨的延伸。由導演陳宏一執掌的【你敢不敢】MV，為了營造新鮮的影像語言來詮釋愛情的對立與緊張，特地邀請台灣新銳編舞家余彥芳為【你敢不敢】量身編作一段獨具風格的舞蹈，運用簡單淺顯的肢體動作，例如雙手互動、位置擺放與力道結構，象徵男女關係的操控與依賴，兩人來回過招，流動的肢體運動看似平衡靜止，內在卻是變動攻擊的。富有寓意的舞蹈動作，搭配滲透力十足的旋律，音樂與影像強而有力的交互作用，完全淋漓盡致地將【你敢不敢】深度意含呈現出來。
這首歌也是徐佳瑩首次嘗試的抒情搖滾曲風，旋律起伏與編曲堆疊，直白心聲，穿越戀愛情緒裡每個層次。
你敢不敢 詞:葛大為 曲:徐佳瑩
你的電話 我還是接了
你約見面 我還是去了
你傳的晚安 我照常回了
這樣夠嗎 夠嗎
讓自己忙碌 證明還活著
讓朋友陪我 都不好意思了
我說不愛你 你也就相信了
這樣好嗎 好嗎
你敢不敢
承認我愛上你的壞
你敢不敢
說恨我 像愛我一樣 發自內心的堅決
你敢不敢 愛一個人 如此卑微
你敢不敢
無視我止不住的眼淚
你敢不敢
說這段 感情的不堪 全都是我的不對
你敢不敢 愛錯了人 卻不想面對
徐佳瑩第三張個人音樂精品「理想人生」6/6 正式發行
博客來網站購買：
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KKBOX線上音樂：
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單純交互作用· Simple Interaction Effect · 名詞解釋: 在高階多因子設計中，除了可以檢定某一變項在某些其他變項的某一水準之單純效果（更精確而言應稱之 ... ... <看更多>
回歸模型的建立、類別解釋變項、 交互作用. 1.1K views · 2 years ago ...more. Kuohsien Su. 130. Subscribe. 130 subscribers. 11. Share. Save. Report ... ... <看更多>
交互作用意思 在 Re: [問題] 交互作用負負相乘的問題- 看板Statistics - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
可討論的點很多
不過既然原po提到用中心化處理共線性
那我就以這點分享一點看法
我不認為中心化主要目的是處理共線性的問題
一般而言
共線性來自於迴歸係數的估計式會受到獨變數之間的相關影響
公式請詳見迴歸書或是一般統計書
對於加入的連乘積項X1X2可能會造成共線性的問題
改為中心化的C1C2可能可以處理這問題
但也不是屢試不爽的好方法
剛剛隨便弄了個例子就發現中心化反而相關上升
我會從交互作用的意義來看中心化的好處
中心化(centering)
最簡單的想法就像計算共變數公式要去中心一樣
減掉平均數是為了控制兩變數在同一個起始點上
看兩變數之間的大小關係是否有所相關
有的話共變程度大 沒有的話共變程度小 > 也可以套至相關
那為何處理調節變項要去中心化？
我先來談調節變項的意義
簡單而言，調節變項是捕捉交互作用的效果
交互作用的效果可以稱為某獨變項影響依變項的效果
受到另一個讀變項的影響的效果
很饒口對吧？
那簡單一點來講
交互作用就是非線性的效果的一種
從定義把數學式子寫一寫就很簡單了
假設X1的對Y的預測能力（或是說效果影響等等都可以）受到X2的大小影響
也就是X2的大小 會影響到X1影響Y的效果或是預測能力
以上可以寫成
Y = a0 + (a1 + a2X2)X1 + a3X2
= a0 + a1X1 + a3X2 + a1a2X1X2
= B0 + B1X1 + B2X2 +B3X1X2
在數學上X1X2就是一個非線性的效果
我們可以說因為存在交互作用
因此單就線性模型Y = B0 + B1X1 + B2X2 不足夠
需要在加上X1X2的乘積項捕捉交互作用的效果
那如果不作中心化會怎樣？
此時B3會很難解釋！！
X1X2上升一單位
在沒有中心化處理下意義完全不明！
因為X1 X2 可能一個是身高 一個是5點量表
他們的乘積上升一單位？嗯？沒人知道那是啥鬼
但是中心化後
X1X2上升一單為的意義就是 兩者往共同方向移動了一單位
這就會讓研究者方便許多
那既然如此我就來在推導一下
其實中心化就只是針對X1X2的乘積項
至於X1 和 X2 其實是可以不需要中心化的
上一篇提到的那本回歸參考書（A先生＆W先生）也有提到這點
令C1為中心化過的X1 M1為X1的平均數
Y = b0 + b1X1 + b2X2 + b3C1C2
= b0 + b1C1 + b2C2 + b3C1C2 + b1M1 + b2M2
= b0'+ b1C1 + b2C2 + b3C1C2
也就是說 不管X1放的是原始資料還是中心化過的C1
這都只影響到截距項的估計
對其他係數不會任何影響～
詳細推導
請參考書籍
以上只是一點淺見
--
額外話
每次看到有人用工讀生時薪在徵統計分析幫手
都覺得囧
或許某些老師覺得統計就是點一點寫寫語法而已
沒啥了不起
就把資料丟進去把結果給他 然後他就可以寫paper 科科
※ 引述《coldwind0912 (隨風而逝~)》之銘言：
: 我是用一個比較簡單的方法來舉例
: 我在舉一個例子
: x1 x2 x1x2
: case1 6 9 54
: case2 2 3 6
: 假設x1 mean=4 x2 mean=6
: 所以中心化之後：
: x1' x2' x1'x2'
: case1 2 3 6
: case2 -2 -3 6
: 請問c大這樣一樣是合理的嗎？謝謝？
: 我還是不太懂你的意思:)
: 從你這個例子來說
: 當我們假定 X1 X2 都是一個 0~10 的分數 正代表滿意 負代表不滿意
: ※(其實負分 根本不存在因為尺度是0~10 不會有負)
: 在csae1的情況 當X1在中心化前是6 中心化後是2
: 對於X1的意義而言 不論是6還是2 都是代表滿意
: 可是 如果太執著數字大小 會誤認為 在中心化後 滿意度降低了(這是錯的觀念)
: 實際上 中心化前的6分 和 中心化後的2分 是一樣的
: 因為尺度已經從 0~10 變成 -4 ~ 6 (Mean=4，同減)
: 但是 首先 會有問題的是X1在case2的時候
: 在case2的情況 X1在中心化前是2 中心化後是-2
: 但是 對於X1的意義而言 不論是2還是-2 一樣都還是代表滿意(請見前述※處)
: 實際上 中心化前的2分 和 中心化後的-2分 是一樣的
: 因為尺度已經從 0~10 變成 -4 ~ 6 (Mean=4，同減)
: 最後 就是交互作用項的問題
: 基本上 這也是這個問題當中 最複雜的一點
: 因為 交互作用的說明 不是直接以數字的正負或大小 就能理解的
: 以CASE1 來說 你一定會問 中心化前的54 中心化後的6 為什麼會變化那麼多?
: 以CASE2 來說 你就是問 中心化前的6 和 中心化後 負負得正的6 是一樣的嗎?
: 其實 這裡我也很難以一個中文說法來表達
: 不過 基本上 對於中心化的議題 大部份都是參考Aiken&West(1991)的paper
: 或許這麼說好了(也許會有點言不及意 這是我個人的解讀)
: 不論是case1的54和6 或case2的6和6
: 基本上 它都是「反應X1和X2同時在Y上 高低程度的共同比例效果」
: 只是 在中心化前 會受平均數的影響
: 但是 就這個例子而言
: case1的x1和x2為6,9 case2為2,3 其實這比例效果是一樣的(中心化後都為6)
: 所以 回到問題 中心化的操作 或許很簡單 但是 中心化的意義 很複雜
: 有時 不要用正負、大小 就直接思考判斷
: 在交互作用的議題裡 這種直觀式的判斷 往往都是錯的
: 也希望有板上其他高手 來進一步說明或一討論這個中心化的問題吧 我的能力也有限
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 61.224.49.80
既然大家都聊這麼高興
我就來讓所謂中心化會讓研究者更好解釋這件事具象化一點
假設樣本數20
X1為滿意度五點量表（平均數3.15）
X2為身高（平均數164.68）
甲的身高是136.8 滿意度是1
乙的身高是136.4 滿意度是5
X1X2（甲） 為 136.8
X1X2（乙） 為 682.1
中心化
C1C2（甲） 為 -52.29
C1C2（乙） 為 59.95
兩者都可以補抓一個事實
當身高越高（低）滿意度約高（低）相乘積越大
而反之身高越高（低）滿意度越低（高）則會越小
但是中心化可以讓這件事情變得更極端
從資料來看甲乙的X1X2只有高低之分（皆為正數）
但C1C2卻是一正一負
事實上X1X2的資料無法給予太多資訊
因此再解釋上
我們可以很確定C1C2代表的是一種"共變"的指標
X1X2則沒有辦法
其實也不用講這麼複雜想想共變數的定義就知道了（汗）
附上資料讓各位參考看看
X1 X2 C1 C2 X1X2 C1C2
[1,] 4 181.29 0.85 16.606 725.16 14.1151
[2,] 4 182.36 0.85 17.676 729.44 15.0246
[3,] 5 176.17 1.85 11.486 880.85 21.2491
[4,] 4 145.14 0.85 -19.544 580.56 -16.6124
[5,] 1 163.05 -2.15 -1.634 163.05 3.5131
[6,] 3 176.93 -0.15 12.246 530.79 -1.8369
[7,] 3 157.06 -0.15 -7.624 471.18 1.1436
[8,] 4 131.96 0.85 -32.724 527.84 -27.8154
[9,] 5 196.84 1.85 32.156 984.20 59.4886
[10,] 1 196.80 -2.15 32.116 196.80 -69.0494
[11,] 1 163.98 -2.15 -0.704 163.98 1.5136
[12,] 4 181.44 0.85 16.756 725.76 14.2426
[13,] 3 168.90 -0.15 4.216 506.70 -0.6324
[14,] 4 181.92 0.85 17.236 727.68 14.6506
[15,] 5 136.42 1.85 -28.264 682.10 -52.2884
[16,] 4 144.32 0.85 -20.364 577.28 -17.3094
[17,] 3 138.78 -0.15 -25.904 416.34 3.8856
[18,] 2 144.94 -1.15 -19.744 289.88 22.7056
[19,] 2 188.58 -1.15 23.896 377.16 -27.4804
[20,] 1 136.80 -2.15 -27.884 136.80 59.9506
看看資料應該就很明白我想表達的意含了
我想這就是我認為中心化會比較好解釋的理由
至於標準化那件事
X1X2有無標準化都只會影響係數估計值
對R SQUARE和係數檢定都不會有影響
我覺得這就取決於研究者的習慣即可
以上是拙劣的鋪陳 感謝耐心看完的板友
※ 編輯: Prozac 來自: 61.224.49.80 (10/09 01:00)
我覺得b大提的點跟對符號跟用字的精確，
都是我在描述事情的缺點，
所以我非常高興b大能有所指教！
不過我昨天凌晨實在有點不行了
共變的程度這不是很精確的用詞
我的原意只是希望板友能概念上的抓到我想講的東西
所以用了一些形容詞和詞彙等等
我試著看看能不能盡量簡截的把共變的程度作一個定義：
「定義為兩變數減去個別期望值的乘積，
正值表示兩變數大於或小於個別期望值，
負值表示有一變數大於其期望值及一變數小於其期望值，
此乘積的期望值等同於兩變數的共變異數(Covariance)。」
意義上，
樓上C大的舉例其實就很清楚明瞭了。
操作上，
將此乘積放入迴歸模型當作獨變項，其迴歸係數的檢定結果，
能幫助研究者瞭解，
在給定資料下，研究者認為存在交互作用，是否有統計上的支持。
不過我自己的心得是，很多人對符號並不敏感
需要多用舉例或是一些詞彙來說明會比較易懂
當然如果我又開始自嗨而用字亂七八糟不嚴謹時
希望往後b大也能不吝提醒！
※ 編輯: Prozac 來自: 114.43.117.75 (10/09 13:24)
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