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創傷後壓力心理障礙症 （ 英文 ： post-traumatic stress disorder ，簡稱 PTSD ），又叫做 創傷後壓力症 、 創傷後壓力症候群 [1] 、 創傷後精神緊張性障礙 、 創傷後壓力失調 、 重大打擊後遺症 ，係指人響遭遇或者對抗重大 壓力 之後， 心理 狀態失調。 簡介. 睇埋： 恐懼 同 心理壓力. 創傷後壓力症候群患者受到過度緊張驚嚇，之後會重新回想成件事嘅經過，然之後會唔肯再諗往事、避而不談 [2] 。 患者嘅 情緒 會出現強烈嘅無助、恐懼，焦慮嘅症狀無辦法消除。 患者可能持續緊張，出現發抖、冒汗、心悸等等嘅症狀，對周圍嘅事物反應遲鈍， 記憶力 、 注意力 下降 [3] 。 參考. ↑ 創傷後壓力症候群. 紐約州心理健康廳.
《玩轉新加坡無限式》（英文： Experience Singapore ）係香港 無綫電視嘅華語遊埠節目，由余思霆、陳凱琳、陳芷尤、陳婉衡主持，介紹星加坡景點。 節目喺2018年2月8號到3月1號逢禮拜四20:30-21:00喺TVB8首播；之後再安排喺2024年3月19號到3月28號禮拜二到五21:30到22:00喺J2播（原聲播出，唔設粵語配音）。
- 基本假設
- 統計模型
- 線性迴歸分析
- 攞到模型之後
- 人工智能
迴歸分析做咗以下嘅假設： 1. 個樣本能夠代表所研究緊嘅總體； 2. 啲受試者彼此之間係統計上獨立嘅[註 1]； 3. 誤差值 e {\\displaystyle e} 係一個隨機嘅變數，平均值係 0； 4. 量度IV 嘅過程當中並冇誤差； 5. IV 之間線性獨立[英 2]，即係話並冇任何一個 IV 等如第啲 IV 嘅線性組合[英 3]； 6. 誤差值之間並冇任何嘅相關； 7. 對唔同個案嘅觀察當中嘅誤差值嘅變異數係一樣嘅（即係所謂嘅等分散[英 4]）。 只要手頭上嘅數據達到呢啲假設，迴歸分析所俾嘅參數值估計就會係有效率同冇偏見嘅。但係喺現實世界當中，得到嘅數據好少可能夠達到嗮呢啲假設，所以啲研究者好多時就算手上嘅數據唔完全達到嗮呢啲假設，都照樣用迴歸分析做估計；而當啲人評鑑一份噉嘅研究嗰陣...
基本模型
一個迴歸模型會有以下三類主要參數同變數： 1. β {\\displaystyle \\beta } ，包括咗一啲未知、需要靠迴歸分析嚟估計[英 5]嘅參數，喺實際應用上，柞參數可以用一個向量嚟代表； 2. X {\\displaystyle X} 指柞 IV，用嚟預測 DV 數值嘅變數； 3. Y {\\displaystyle Y} 指個 DV，個迴歸模型要預測嗰個變數； 一個迴歸模型會表達出 Y {\\displaystyle Y} 同 X {\\displaystyle X} 之間嘅關係。一般嚟講，個研究者會想搵出 Y {\\displaystyle Y} 同 X {\\displaystyle X} 以及 β {\\displaystyle \\beta } 成嘅函數嘅關係，即係話喺做迴歸分析嗰陣，個研究者預咗： 1. Y ≈ f ( X , β ) {\\displaystyle Y\\approx f(X,\\beta )} ，呢句嘢係話「Y {\\displaystyle Y} 大致上係 X {\\displaystyle X} 以及 β {\\displaystyle \\beta } 成嘅函數...
解方程
而家假想一個包括嗮啲 β {\\displaystyle \\beta } 嘅向量，呢個向量嘅長度係 k {\\displaystyle k} （用日常用語講，即係話個模型有 k {\\displaystyle k} 咁多個 β {\\displaystyle \\beta } ）。家吓迴歸分析要做嘅嘢係要估計啲 β {\\displaystyle \\beta } 嘅值，研究者要搜集個樣本返嚟，樣本入面嘅每一個個體都喺 X {\\displaystyle X} 同 Y {\\displaystyle Y} 呢兩個變數上分別有一個數值。簡單噉講，跟住落嚟嘅迴歸分析過程可以想像成「將呢啲數據值逐個逐個代入去條式嗰度，再靠噉嚟計出柞 β {\\displaystyle \\beta } 嘅值」，所以可以有三個情況： 1. 假想個研究者嘅樣本入面有 N {\\displaystyle N} 個個體。如果 N < k {\\displaystyle N
線性迴歸分析[英 12]係最簡單嗰種迴歸分析。喺一個線性迴歸模型當中，個 DV 係柞自變數嘅線性組合，即係話喺成條式入面，每個參數都只有各自噉乘某啲常數（冇互相乘埋或者次方等），再加埋一齊。例如係一個有 n {\\displaystyle n} 件數據同一個 IV 嘅線性迴歸模型： 1. y i = β 0 + β 1 x i + ε i , i = 1 , … , n . {\\displaystyle y_{i}=\\beta _{0}+\\beta _{1}x_{i}+\\varepsilon _{i},\\quad i=1,\\dots ,n.\\!} 喺呢個模型之下，如果將 Y {\\displaystyle Y} 嘅預期值同 X {\\displaystyle X} 嘅值畫成圖，會得出一條簡單嘅直線...
迴歸診斷
同一樣嘅數據可以用多個唔同嘅模型嚟解釋，而分析者正路會想搵出最好嗰個模型。要決定邊個模型係最「好」，研究者可以用好多個指標：喺研究者建立咗一個迴歸模型之後，佢要計吓個模型嘅適合度[英 19]同所估計嘅參數嘅顯著差異；要計適合度，研究者可以用 R-平方[英 20]等嘅指標，呢啲指標共通點係按照個模型嘅數字（例如係各參數嘅數值），計一個數值出嚟，而個數值就反映咗個模型嘅某啲特性。例如 R-平方條式係噉嘅： 1. R 2 = 1 − R S S S S t o t a l {\\displaystyle R^{2}=1-{\\frac {RSS}{SS_{total}}}\\,} 當中 R 2 {\\displaystyle R^{2}} 係 R-平方，R S S {\\displaystyle RSS} 係正話提到嘅残差平方和，而 S S t o t a l {\\displaystyle SS_{total}} 係所謂嘅總差平方和[英 21]（指如果個迴歸模型係一條 Y {\\displaystyle Y} 數值等如樣本平均值嘅橫線嘅話，誤差平方總共會係幾多）。R-平方嘅數值最大係 1，最細係負...
統計功效
統計功效[英 22]係另一個重要嘅指標，代表 1. （用行話講）「如果備擇假說係真，虛無假說能夠被拒絕嘅機會率有幾高」－ 2. 簡單啲講，就係「成功噉探測到一個真實存在嘅效果嘅機會率」。 正路嚟講，研究者都會想呢個數值有咁高得咁高，但喺統計學上，對於要點樣計迴歸分析嘅功效，學界仲未有完全一致嘅共識。根據廿一世紀初最常用嘅做法，一個功效有返咁上下高嘅迴歸分析嘅樣本個體數要滿足以下呢條式： 1. N = m n {\\displaystyle {\\displaystyle N=m^{n}}} 當中 N {\\displaystyle N} 係樣本大細，n {\\displaystyle n} 係 IV 嘅數量，而 m {\\displaystyle m} 係指「如果個模型得一個 IV，能夠令到估計出嚟嗰個模型達到理想精確度嘅個體數量」。例如假想一個研究者想建立一個線性迴歸模型，佢個樣本入面有 1,000 個受試者（N {\\displaystyle N} ）；佢又決定，要精確噉斷定一個線性模型（m {\\displaystyle m} ），需要 5 個個體，噉個模型頂櫳可以有 4 個 IV，因為...
插值外推
個研究者分析出一個迴歸模型，又證實咗個模型適合度同功效有返咁上下高之後，佢就可以攞個模型做將來預測。將來預測可以分做兩大類－ 1. 插值[英 23]（指做預測嗰陣個 IV 同 DV 嘅值喺樣本範圍之內）同 2. 外推[英 24]（指所預測嘅 IV 同 DV 數值遠遠喺樣本範圍之外） 通常個樣本啲數據都唔能夠代表嗮 X {\\displaystyle X} 同 Y {\\displaystyle Y} 嘅所有可能數值，例如係頭先提到嘅對體重同食量之間嘅關係嘅研究噉，個樣本好可能會缺少一啲體重超過 500 磅嘅人，而因為個迴歸模型係靠住一個缺少呢啲極端數值嘅樣本估計出嚟嘅，所以「呢個迴歸模型仲能唔能夠為呢啲具有極端數值嘅個體做準確嘅預測」係一個問題。 喺統計學當中，外推係一個零舍有爭議性嘅話題。做外推假設咗 －呢個係一個可能有問題嘅假設。現時學界一般嘅做法係，個研究者喺估計迴歸模型嗰陣要講明自己手上嘅數據嘅全距等嘅資訊，話俾第啲研究者知佢手上嘅數據範圍有幾廣，而如果有人想用呢個模型做外推性嘅預測嘅話，就要「後果自負」，亦都有啲科學家主張，學界應該一概拒絕所有外推型嘅預測。
人工智能（AI）係一個研究點樣令到機械出現有智能嘅行為嘅領域。迴歸分析可以用嚟教電腦學習：想像家陣有個設計者想編寫一個人工智能程式，教曉部電腦例如靠一個病人嘅面色同體重等嘅因素（柞 IV）嚟診斷個病人係咪有紅血球過少嘅問題（DV），佢可以設定好似以下噉嘅碼： 喺呢個程式讀取咗一定量嘅數據之後，佢內部會有一個迴歸模型，跟住個設計者就可以試吓攞呢個程式做一啲醫療上嘅應用。事實係，呢種用到迴歸分析嘅人工智能程式喺醫療上時不時會用到。
星加坡獨立後，尤其喺1970年之後，政治上嘅自由空間畀政府逐步壓制，之不過經濟上高速發展，好快就成為東南亞重要嘅金融同埋轉口貿易中心，成為「 亞洲四小龍 」之一。. 同時星加坡人嘅生活水平，亦得到大幅度提高，住屋、教育、交通等問題，都步步 ...
脈衝神經網絡. 脈衝神經網絡 （ spiking neural network ， SNN ）係所謂嘅第三代 人工神經網絡 ，嘗試進一步真實噉模擬 生物神經網絡 ，重點在於會考慮 時間 ：喺現實世界嘅生物神經網絡當中，唔同 神經細胞 之間嘅連繫可能會喺 長度 上唔一致，而呢類嘅原因會令 ...
基本資料. 出世時身長、體重：4 米、1,000 公斤； 最大身長體重紀錄：公 ─ 18.3 米、57,000 公斤；乸 ─ 11 米、24,000 公斤； 壽命：至少 60 - 70 年； 外型特徵. 同身體比較起嚟，抹香鯨個頭顯得大到唔成比例，佢有動物界中最大嘅腦，但條尾又輕又細，個身成條大 蝌蚪 噉。 成年雄鯨個頭尤其明顯，佔身體全長四至三分之一，外表大致呈方形。 下顎狹窄而似棒狀，長度比上頷短，由側面睇唔易察覺。 身體中後段嘅皮膚表面通常有好多水平方向嘅摺皺，呢點同其他鯨類平滑緊實嘅皮膚唔同，肥胖個體嘅皮膚摺皺通常唔多明顯。 噴氣孔位於頭部前方偏左，因為抹香鯨嘅頭骨喺發育過程中會極嚴重向左邊歪斜。 背脊相對於背鰭嘅位置有低矮嘅凸起，其後有一連串較小嘅突陵一路延伸至尾鰭，尾柄厚實。
李光耀（粵拼：lei5 gwong1 jiu6；英文：Lee Kuan Yew，1923年9月16號—2015年3月23號）係星加坡華人，祖籍廣東大埔（而家係廣東梅州同福建龍潭永定之間嘅山區）。星加坡獨立之後第一任總理，由1959年做到去1990年，又係執政人民行動黨嘅首任秘書長。之後退居二線 ...
