ˊ2020/11/18 Wed.
德國已故總理科爾有句名言,謊言有三種:謊言、善意的謊言、統計數字。
GMBA 本學期一堂必修課Statistics and Data(統計及資料分析),本來興致勃勃地覺得重回校園就是要擁抱以前懼怕的東西,總覺得十年前我還小,社會經驗不足,不懂得思考還情有可原;然而,年過而立又三的小姐姐我,至少在江湖打滾了七八年也對商業模式有點概念的前提下,應該有機會一點就通!💪
OK,每週二晚上我都提早報到,坐在帝王方位(黑板前第一排),整理好思緒、集中元氣專心聽講!第一堂 no problem😃、第二堂Nice🤨、第三堂OK😑、第四堂課...Uh...Fine🙄️,第五堂課....shoot.........Fxxk......🤦🏿♀️
聽不懂課,讓我非常慌張!💦
σ、 xi、 i=1~N 、μ、R squre、ANOVA、T Test、P value、昨天還來了一個F,還有很多奇奇怪怪的符號。
問了隔壁從小在美國長大的ABC同學:老師在幹嘛?他用流利的英文+閃著信心的眼神回我這些就是數學基礎,在美國讀高中就都學過了,你以前沒有學過嗎?痾...情急之下我也用流利的英文回他:喔喔我在台灣讀的高中是數乙,這些沒碰過。(自我辯解時英文突然很遛,但我是亂回答的,不確定數乙有教?不該污衊台灣的科普教育😫)
然後他又接著問我數乙是什麼?嗯....沒時間跟他解釋啊啊啊,隨口跟他說了台灣教育跟你們不一樣,這牽扯到Cultural Variation(文化差異)與Educational Gap (教育斷層),下次再跟你講🤦🏿♀️
課後沮喪地回到家,睡前驚鴻一撇看到老公書架買了一本書叫做「用數學的語言看世界」,書皮上又有一句驚人的標:學數學,「讓你多擁有一種靈魂」。
馬上點燃我心中三把火🔥🔥🔥失去理智大吼:「朱先生!請你下次不要亂買書!」「學數學並沒有讓我多擁有一個靈魂,簡直是讓我失魂落魄,身心受創」🚑🚑🚑
平常沒什麼機會唸他,這次真是逮到機會可以讓我可以開罵,有點紓壓~~~喜悅!🤗
想起年初在美國準備考雅思的日子,當時覺得好煩題目好多,但現在比一比,還真覺得比起念數學我寧願去做雅思考題咧!(眼神死)
好吧,寫完還是希望各位強者/學霸給我一些方法愛上數學/統計,我將不勝感激。
#不諳數字的女子廢文
#投胎需要數學腦
📸 安東尼張❤️
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前幾天,台中的空氣品質並不好,引起很多民眾批評。我是過敏兒,同樣能夠理解吸入污濁空氣的痛苦感受。但於此同時呢,洪慈庸、林佳龍竟然像看到血饅頭一樣見獵心喜,大肆抨擊盧秀燕中火降載只是徒勞,真的非常不厚道。
我認為,一個好的批評必須有所本,解決空污不是用嘴砲,應該先釐清台中空污的主要成因,才能找出正確的手段改善空污。因此,我自己跑了一個簡單的計量模型,試著解釋空氣污染的來源,給大家做參考,到底中火降載是不是可欲的手段?
先說結論,中火減煤不但有效改善空氣品質,而且是影響至為關鍵的重要因素。
#模型架構
普遍來說,「台中電廠的用煤量」、「境外污染源」、「降雨」、「風速」一直被認為是影響PM2.5的重要因子。因此,我的模型將用以上四個變數為自變數、PM2.5濃度為依變數。
#資料說明
在資料處理上,由於台灣屬於季風氣候,空氣品質容易遭受鄰近國家影響,PM2.5濃度不但具有強烈的季節性,我們也必須以方便觀察的指標來評估境外污染源。
PM2.5濃度資料採用台中西屯測站的月資料,時間是2014年1月到2019年12月,總共72筆,並作去除季節因子的資料處理。
在境外污染方面,環保署在冬天時,將馬祖測站的資料作為參考標準、夏天則選擇小琉球,因為這兩個測站都是在季風來臨時首當其衝之處,空汙濃度也較少因當地人為活動而大幅變動。
但由於小琉球測站的資料取得不易,數值將以距離小琉球最近的潮州代替。而此模型的選擇的標準是,平均風向介於180度到270度之間視為西南季風,採用潮州測站的資料衡量境外污染程度;平均風向介於-45度到90度之間視為東北季風,採用馬祖測站的資料衡量境外污染程度。
平均降雨和平均風速都採用台中測站的數據,至於台中電廠的用煤量就比較麻煩,因為沒有細緻到以月為準的用煤量資料,只能以季為準創建單位為萬噸的變數。
#估計結果
以最小平方法進行估計,結果顯示四種變數其實都相當顯著,整個模型的解釋力也算不錯,P-value趨近於0.000,R-square則為0.37。
只是若要比較各種因素的效果大小,應該將整體模型取自然對數後,對各項自變數微分,才能消弭單位大小對於係數的影響,是為邊際效果 (marginal effect)。
從下圖來看,台中火力電廠的用煤量影響最大,#每多燒1單位的煤炭 #就會增加 0.62單位濃度的PM2.5,效果非常驚人。我們時常譴責的境外污染雖然顯著,卻僅有0.08的邊際效果。這意味著「境外污染」每嚴重一單位,只會惡化0.08單位的空氣品質。不可否認,這與去季節性的處理程序不盡然無關,但實際上,境外污染也沒有我們想像中的那麼具有主宰性。
#效度檢測
為了謹慎起見,我們再利用Hausman Test檢測「中火用煤量」是否具有內生性、White Test 檢測迴歸模型是否具有異質變異,結果都顯示接受虛無假設,並無內生性、異質變異的問題。
此時再著眼殘差的時間序列關係,一般而言,PM2.5的觀察值是24小時取平均,所以假設會有時間序列相關,但使用D-W test 偵測時卻否定了這個預想,因此也沒有一階的序列關係。
#小結
簡而言之,此一計量模型是不偏且有效率的估計,堪作參考。但更重要的是,從邊際效果來看,我們實證了中火用煤量是不可小覷的空污因子。
—————
或許,面對嚴峻的空污問題,你可以跟著林佳龍、洪慈庸痛罵台中市政府降載失能,這完全是作為公民的權利。
但於此同時,也恰好悲傷地證明,如果我們不願意觸碰這些資料、不願意關心自己生活在怎樣的環境,就注定被政治人物玩弄於股掌之間。
空汙確實是很艱辛的問題,但我不認為盧秀燕是無端發怒或無理取鬧,相信也一定有幕僚在餵給他這些數據和建議。
而且,空污本來就不該是政黨間爭執不休的裂口,我們必須共同面對污染所帶來的困境。#有心者應該想方設法來解決空汙的主要來源(目前看中火是最大宗),#而非企圖解決正在著手解決問題的人。
我真的由衷期盼,有朝一日龍部長、洪委員能夠放下胸中成見,和盧市長一起攜手進前、共同努力,讓台中成為更美好的宜居城市。
(如果有人想要看原始資料的話可以私訊我)
—————
資料來源:
行政院環境保護署-空氣品質監測網 (http://bit.ly/2NbOpNP)
氣象觀測資料查詢系統 (http://bit.ly/37VDi3B )
經濟部能源局能源統計資料查詢系統 (http://bit.ly/2s9lOBl)
—————
[註]境內污染也是因子之一,但台中市環保局有設計一套臺中市固定污染源自動連線監測系統 (http://bit.ly/304b3Np),其中大型的固定污染源的污染排放量比台中電廠還要小非常多,此一模型的用意在檢視中火減煤有沒有用,比起境外因子輕微或嚴重。
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📷 instagram.com/liou_yuyou
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前幾天,台中的空氣品質並不好,引起很多民眾批評。我是過敏兒,同樣能夠理解吸入污濁空氣的痛苦感受。但於此同時呢,洪慈庸、林佳龍竟然像看到血饅頭一樣見獵心喜,大肆抨擊盧秀燕中火降載只是徒勞,真的非常不厚道。
我認為,一個好的批評必須有所本,解決空污不是用嘴砲,應該先釐清台中空污的主要成因,才能找出正確的手段改善空污。因此,我自己跑了一個簡單的計量模型,試著解釋空氣污染的來源,給大家做參考,到底中火降載是不是可欲的手段?
先說結論,中火減煤不但有效改善空氣品質,而且是影響至為關鍵的重要因素。
#模型架構
普遍來說,「台中電廠的用煤量」、「境外污染源」、「降雨」、「風速」一直被認為是影響PM2.5的重要因子。因此,我的模型將用以上四個變數為自變數、PM2.5濃度為依變數。
#資料說明
在資料處理上,由於台灣屬於季風氣候,空氣品質容易遭受鄰近國家影響,PM2.5濃度不但具有強烈的季節性,我們也必須以方便觀察的指標來評估境外污染源。
PM2.5濃度資料採用台中西屯測站的月資料,時間是2014年1月到2019年12月,總共72筆,並作去除季節因子的資料處理。
在境外污染方面,環保署在冬天時,將馬祖測站的資料作為參考標準、夏天則選擇小琉球,因為這兩個測站都是在季風來臨時首當其衝之處,空汙濃度也較少因當地人為活動而大幅變動。
但由於小琉球測站的資料取得不易,數值將以距離小琉球最近的潮州代替。而此模型的選擇的標準是,平均風向介於180度到270度之間視為西南季風,採用潮州測站的資料衡量境外污染程度;平均風向介於-45度到90度之間視為東北季風,採用馬祖測站的資料衡量境外污染程度。
平均降雨和平均風速都採用台中測站的數據,至於台中電廠的用煤量就比較麻煩,因為沒有細緻到以月為準的用煤量資料,只能以季為準創建單位為萬噸的變數。
#估計結果
以最小平方法進行估計,結果顯示四種變數其實都相當顯著,整個模型的解釋力也算不錯,P-value趨近於0.000,R-square則為0.37。
只是若要比較各種因素的效果大小,應該將整體模型取自然對數後,對各項自變數微分,才能消弭單位大小對於係數的影響,是為邊際效果 (marginal effect)。
從下圖來看,台中火力電廠的用煤量影響最大,#每多燒1單位的煤炭 #就會增加 0.62單位濃度的PM2.5,效果非常驚人。我們時常譴責的境外污染雖然顯著,卻僅有0.08的邊際效果。這意味著「境外污染」每嚴重一單位,只會惡化0.08單位的空氣品質。不可否認,這與去季節性的處理程序不盡然無關,但實際上,境外污染也沒有我們想像中的那麼具有主宰性。
#效度檢測
為了謹慎起見,我們再利用Hausman Test檢測「中火用煤量」是否具有內生性、White Test 檢測迴歸模型是否具有異質變異,結果都顯示接受虛無假設,並無內生性、異質變異的問題。
此時再著眼殘差的時間序列關係,一般而言,PM2.5的觀察值是24小時取平均,所以假設會有時間序列相關,但使用D-W test 偵測時卻否定了這個預想,因此也沒有一階的序列關係。
#小結
簡而言之,此一計量模型是不偏且有效率的估計,堪作參考。但更重要的是,從邊際效果來看,我們實證了中火用煤量是不可小覷的空污因子。
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或許,面對嚴峻的空污問題,你可以跟著林佳龍、洪慈庸痛罵台中市政府降載失能,這完全是作為公民的權利。
但於此同時,也恰好悲傷地證明,如果我們不願意觸碰這些資料、不願意關心自己生活在怎樣的環境,就注定被政治人物玩弄於股掌之間。
空汙確實是很艱辛的問題,但我不認為盧秀燕是無端發怒或無理取鬧,相信也一定有幕僚在餵給他這些數據和建議。
而且,空污本來就不該是政黨間爭執不休的裂口,我們必須共同面對污染所帶來的困境。#有心者應該想方設法來解決空汙的主要來源(目前看中火是最大宗),#而非企圖解決正在著手解決問題的人。
我真的由衷期盼,有朝一日龍部長、洪委員能夠放下胸中成見,和盧市長一起攜手進前、共同努力,讓台中成為更美好的宜居城市。
(如果有人想要看原始資料的話可以私訊我)
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資料來源:
行政院環境保護署-空氣品質監測網 (http://bit.ly/2NbOpNP)
氣象觀測資料查詢系統 (http://bit.ly/37VDi3B )
經濟部能源局能源統計資料查詢系統 (http://bit.ly/2s9lOBl)
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[註]境內污染也是因子之一,但台中市環保局有設計一套臺中市固定污染源自動連線監測系統 (http://bit.ly/304b3Np),其中大型的固定污染源的污染排放量比台中電廠還要小非常多,此一模型的用意在檢視中火減煤有沒有用,比起境外因子輕微或嚴重。
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