平時的我究竟是如何衡量購物的價錢同實用性呢?
其中一樣我會用計數的方法來評定。 #不過我係出名數學差🤡 假設一個一萬元的袋,計劃用2年每星期大概會用4日,即total384天,平均值就是一天$26。我覺得設置物品限期是重要的:第一,有deadline先會盡用盡做;第二,訂下時限亦幫助make a better color choice同減低購買seasonal款式的慾望。暫時我的median取每樣物件低於$50之下,都可以考慮買。
2017年老爹鞋潮流突然開始燃燒,對於雙腳都有拇趾外翻的我遇到大頭鞋實在一大喜訊,而且這個款可以street又可以high仲有小小增高,可以平日輕鬆著又可以出席簡單場合。
記得當年B家流行得火紅火熱,但由於我計劃穿著至少兩年,怕熱潮快來快去,儘管價錢差不多,最後還是選了V家。直到這刻我都仍然對於這個決定感到非常驕傲, #咁都好驕傲🤡 因為到現在還未撞過鞋之餘,兩年半狂著後的平均值已經在$12之下了✌🏼
我真的很喜歡購物,但每一樣東西都要買得值得。
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雖然搬離娘家快接近三年,但是家中仍然放着一袋二袋衣服。
有時在想,父母還沒有催促搬走剩下的東西,是不是他們仍想感受女兒在家的感覺?但由於近來父母想在家中做運動,於是我決心首先處理鞋子騰開地方出來。打開櫃桶,望住七對五吋的斗令高踭鞋,自己望到都覺得心寒。#咁高係人着嘅咩 #真係抵自己外翻🤦🏻♀️
每一對高跟鞋都有着過往的戰績。還記得當年,不論在蘭桂坊喝到有多爛醉,仍然堅持伸直膝頭走下那個大斜坡,因為一個漂亮的posture是作為dancer堅持。可是,這些鞋現在都應該不會穿了。高跟鞋同運動鞋的分別在於,前者為了穿得好看,後者是為了行更遠的路,功能完全不一樣。就像有些對象適合戀愛,而不適合結婚,因為不是每個人都可以成為家人。
現在我只想行更遠的路
頂多都只可以着kitten heels 🤡
#廢腑之鹽
好凍呀🥲
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同時也有58部Youtube影片,追蹤數超過6萬的網紅Herman Yeung,也在其Youtube影片中提到,購買此 e-book (HK$199.00) 的連結︰ https://play.google.com/store/books/details/Herman_Yeung_Herman_Yeung_F_3_Maths_%E4%B8%AD%E4%B8%89%E6%95%B8%E5%AD%B8_Exerc...
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[聯儲局101系列]教埋你睇聯儲局經濟預測
1. TLDR:聯儲局預零息去到2022年底,你係咪醒過佢?
2. 不經不覺去到6月中,又係聯儲局議息。有乜咁特別?冇乜特別。唔通加息咩!明明就唔會。但亦唔會減到負利率(暫時唔會)。咁原本,好似係例行公事?就唔係啦。
3. 話說,其實聯儲局一般一年議息8次(長知識啦?),一早(一年前?)定晒日期,咪個半月一次。
4. 咁上次議息,其實係4月尾(咪話個半月前)。嗰次係叫做肺炎大爆發大股災後第一次議息,嗰次就真係例行公事。唔通加息咩!但又唔會減到負(住)。
5. 咁點解今次重要?因為,每年8次議員,有4次,係叫做特別唔同。以前係呢4次先有記者會,所以以前有人「認定」呢4次先有機會加減息(*)。後來(都係懶搵,好似舊年開始)就次次有記者會,亦都講明次次有機會加減。
6. 但仲有一樣嘢冇變,就係一年四次,聯儲局會有所謂嘅projection materials經濟前瞻.講下佢地對經濟增長,失業,通脹,以及息口嘅預測咁。份嘢唔太長,唔太難明,主要都係數字,唔使玩閱讀理解。(議息聲明就要玩閱讀理解)。有興趣嘅慢慢睇(https://bit.ly/2YB426v),但最重要嘅,就係呢張圖
7. 咁你話,一年四次嘛,上一次呢?正係3月中。應該記得咩事啦。原本3月18號議息,結果聯儲局3月頭先減半厘息,到15號再減一厘!提早射晒子彈。咁3月1號嗰次議息呢?係無聲無息咁八萬五咗,自然記者會都冇,亦都個經濟前瞻都自動消失埋。評乜鬼丫。既然可以忽然開會(唔通銀行爆煲仲話未到開日期唔理住?),咁當然可以隨時取消。2008都係咁
8. 所以,嚟到6月中,先係今年第一次嘅projection materials。就係呢個表。上面咩經濟增長,失業率,通脹,其實好易明,有機會寫多篇文。入面啲數,就係聯儲局十幾丁友自己嘅意見。唔肯定,但應該係暗票,唔使齊齊對答案拎共識。
9. 而三個column,基本數學嘢,median,十幾丁友排中間嗰個數。Range不用解。Central tendency 呢?好似跳水定蹓冰定體操(是但)比分咁,頭三尾三唔要,拎中間(我諗起……片頭切腩撈粗)。
10. 實務上,搞咁多嘢,睇median得了。咁你見到了,2020,2021,2022。預測聯邦基金利率,係零,零,同埋零。Central tendency都係。留意Range,其實十幾丁友,有人(唔超過三個)估2022會加到息.其實係兩個。點知係兩個?有機會再解,仲有其他圖。但十幾丁友都覺得2022年仲係零息。呼
11. 最底嗰行嘅,係12月尾時,對上一次(都話3月取消咗)嘅預測。所有嘢都彷如隔世了。「不過指數同12月時差唔多」,係脫離實體經濟的。
12. 所以,寫咁多嘢,除咗教你睇同埋增長你知識外,好簡單,就係話你知,今年,下年,同埋正路地2022年,都完全唔會加息。咁對資產市場對公司有乜影響,相信大家都估到,不用多講。估咩加息供樓壓力大增嘅,講咗十年(其實唔止,2008年講起),分分鐘講到廿年。
13. 當然要講嘅係,呢度嘅息口,只係聯邦基金利率。並唔係你見開嘅咩LIBOR(美金銀行同業拆息,香港版港紙就叫HIBOR),或供樓利率,更加唔係長債(甚麼美國10年國債)嘅息率。聯儲局理論上只係郁短息,然後令佢慢慢傳導開去。
14. 咁傳導失靈呢?係會的。3月你咪見過係咁,因為市場太驚,銀行驚對家爆煲,係都唔係借錢出街,聯儲局減息到零,但拆息不停抽升。咁會點?你見到了,聯儲局可以用好多方法,直接去干預其他息口,可以印錢啦,可以直接借錢畀企業啦,可以直接買債券啦。亦都見到佢地係會勇於咁做。
15. 所以正常嚟講,咩prime嗰啲就唔會有得升,HIBOR就好可能再落。落到幾多?去到接近0咯。未試過咩?金融海嘯後嗰期咪係咁。係咪好後悔冇買樓?
16. 當然,只係聯儲局官員預期。事實係隨時可以變,3年後嘅嘢邊個知。你睇12月啲預計都即時大改啦,古語有云,”When the facts change, I change my mind - what do you do, sir?”。聯儲局先唔得閒理你芒果日報話佢變臉轉軚。
17. 所以,如果下年啲經濟數字靚返(今年實唔會啦),可能會慢慢引導市場,話畀你知,拿,2022可能加息。
18. 不過實務上,我甚至唔使理經濟云云。你睇得到的,聯儲局近十幾廿年,都係減息快,加息慢。印錢快,縮表慢。加少少,減多多。縮幾百億,印幾萬億。
19. 所以,雖然3年可以發生好多事(你望下3/4月發生幾咁多事?),但真係估去到2022都唔加息,應該都幾合理。
20. 相信都仲有人暗小甚至明小,搞錯呀,有冇咁屈機,又係呢招?又係減息印錢呢招?真係火星人打到嚟都係呢招。
21. 係喎,一樓都係呢招架啦。由2008年,去到今年2020年。我不客氣咁問句:你冇學到任何嘢?畀足十幾年你學喎。咁唔緊要,繼續睇呢度嘅文啦。返工途中嘅你,今日又比別人知得多啦。
22. 拿,今次呢篇唔勵志唔講人生道理啦,滿意啦。
23. 舊文好多好多篇都寫過下聯儲局之類,不再一一列返。不過可能睇呢幾篇比較好,順時序:
聯儲局忽然減息半厘,但公信何存?(https://bit.ly/3hiLikr)
技術文;聯儲局忽然減息,拆息市場都相當波動(https://bit.ly/37hyZAg)
港美息差咁大,卒令金管局出手 (https://bit.ly/3fdi70w)
(*)當然呢個「以前」唔係好耐,可能係金融海嘯後,懶搵。但例如2005年,係連加8次息的。
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亦睇得返以前嘅文。一般我都係會黃昏出文嘅。
median數學 在 堅離地城:沈旭暉國際生活台 Simon's Glos World Facebook 的最佳解答
【#推算過關香港各類人的肺炎感染率】這是因為專門研究這題目的博士朋友的計算,獲他授權在這裏分享:
//朋友問,流行病學的數學研究是做什麼的。我以前讀博士時,同一個department有約1/3同學都是做這類研究的,我雖然不是專家,但亦對他們做的方法、研究角度有少少認識。我一個簡單的例子推論解釋一下。
先講結論:陸路過關的非深圳人最大機會有肺炎患者在其中。
1. 用簡單統計概念(Bayesian)去計一計以下四種人士誰最高危:
A)經陸路過關的深圳人
每日2000人,假設有深圳戶藉,假設因為醫療、戶籍問題想去香港的人概率低(1/2000,我叫做x值)。估計深圳社區爆發有1000人不在隔離/未出現病徵,而每天有2000人過境,深圳人口約數1000萬(我叫做y值,即有能力去香港的人)。那麼任何一個深圳人入香港而有病嘅概率是0.025%,以2000人計,每日最少有一人有病過關是39%。
B)陸路過關的非深圳人
每日1000人,假設沒有深圳戶藉,假設因為醫療、戶籍問題想去香港(或經香港去海外)的人概率偏高(1/1000,如果以500萬人在武漢封城前離開武漢計,這很有可能是估計低了)。估計全國有100000人感染而未被隔離,假設當中有5000萬人有能力(體力、資源、方法)來港。那麼任何一個非深圳中國籍旅客來港而有肺炎者的機率為0.38%,以1000人計,每日最少有一人有病過關是98%。
C)經常往返香港-中國的香港人
每日20000人,假設他們都有在深圳活動,感染機會與深圳人相約。估計深圳社區爆發有1000人不在隔離/未出現病徵。那麼這些人當中有任何一個人感染的機會是0.01%。以20000人計,每日最少有一人有病過關是63%。
D)經機場入境的中國人
每日6000人,假設沒有深圳戶藉,假設因為醫療、戶籍問題想去香港的概率偏高(1/1000)。估計全國有100000人感染而未被隔離,假設當中有2500萬人有能力經飛機來港。那麼這些人當中有任何一個人感染的機會是0.03%,以6000人計,每日最少有一人有病過關是85%。
2. Risk factor: 陸路過關的非深圳人 > 經機場入境的中國人 > 經常往返香港-中國的香港人 > 經陸路過關的深圳人
3. 按2月4日水平,粗略估計每天有8.1個肺炎患者過關。但這個數有太多assumption,可能衡量相對risk factor比較重要。
4. 假設以發燒為徵狀去阻止人入境。按現時數據看,沒有病徵的潛伏期median是4天(我不知道mean)而一般觀察期為14天,粗略估算每天有2.3個肺炎患者不被偵測進入香港。
5. 按著以上推論,如果不全面封關,什麼措施最有效防止肺炎人士入境?
以高至低排:
i)封關
ii)14日隔離令到(4)的detection rate 可以去到近乎100%,前提是可以有效執行
iii) 減少不經常往來香港-中國的中國人入境
iv)中國居民遵守中國的隔離令,令到y值減低,可惜的是這有太多的不人道例子
v) 中國居民相信中國的醫療、防疫、醫療設施,令到x值減低。
vi) 措施減少/discourage香港居民從陸路入境
i 和 ii 執行的技術層面高但最安全。iii 是有限度而可以減少一定數目的方案但仍然會有一定肺炎數目流入,iv - vi 嘅效用差不多但比iii差。
6. 以上的計算都是非常簡單的Bayesian粗略計算,有好多assumption,純粹是推論,所以不是嚴肅的計算(back of envelope)。但這類型的推論的超級深化版本,就是流行病學數據模型(epidemiology)的基礎。當中可以用Bayesian,可以用agent based modelling,可以用stochastic analysis,考慮的因素有傳播性、人口流動、交通匯處、天氣等等。最終結果是可以提供一些reduce risk的方法予公共機構考慮。
7. 比如說,我從前department有一個教授幫過英國政府做瘋牛症response的計算,英國政府問:是否要殺晒英國所有的牛才可以遏止傳播?教授研究了一會,結論是:只要在每一個出事農場方圓10公里內做vacinnation 就可以了將風險減到0.01%以下,結果瘋牛症真的沒有大規模爆發。
8. 順帶一提,現時中國境外死亡率低於SARS和MERS,雖然仍有待觀察,但估算中國公佈的死亡數字未必是合理的數字,反映現時中國醫護問題頗大,這個數是令到x和y值變高,但或者幸運的是:這樣說的話只要香港醫療仍然有足夠資源應付疫情,死亡率不會特別高。
9. 這類型的公共措施,最重要的是市民和公共服務一方的互信。否則有瞞報、差的compliance,就會導致誤差。有誤差即是response有問題,就會引發更大的恐懼、瞞報、差的compliance的惡性循環。
10. 中國的問題是很多時候我們不知道數據的準確性。//
(From Yu-xi Chau)
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