其實早在去年年底,我就有打算將這個經營五年多(無名兩年+痞克幫三年)的部落格結束掉。

當年創立這個部落格的原因,是為了要紀錄自己在美國留學的點點滴滴。

這個日記性質的部落格,後來慢慢也變成兼寫棒球、統計、JOJO等雜七雜八的內容。

但無論寫的內容是什麼,都有我在北卡的記憶。

可是隨著學業的完成,投入了職場,我明白自己已經完全踏入了人生另一個階段。

因此決定將北卡學生時代的回憶封存。

也許有人會覺得何必如此,但其實我也已經沒有動力再更新文章下去。

舊的文章會全數隱藏,也許會開放之前寫過的一點點統計教學文件。

關站的主意醞釀了幾個月,終於在今天下定決心來做一個處理。

我不知道這個部落格有多少固定會來的訪客,但很感謝大家這幾年來的支持。

我現在也已經離開了Chapel Hill,這個我最喜歡最喜歡的城市。

期待有一天我能夠再回到這個讓我感到無憂無慮的小鎮。

我無時無刻都在懷念那邊一切的人事物。

隨著本站的關閉,北卡的記憶也將永遠封存在我記憶的最深處。

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也許有一天,我會重新開啟另一個奇妙の冒險。

但無法保證是何年何月何日,但可以確定不會再在這個站復活。

也許會轉去別的部落格系統,也許會在痞克邦開另一個新的帳號。

一切都隨緣吧~

無論如何..........

toto奇妙の冒險~

於西元2004年7月21日開站。

於西元2010年2月28日下台一鞠躬。

各位珍重再見!

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你拍攝的 IMG_1713.JPG。

去年年底,俺好友「Dr. 史考特。哈蘇」(見上圖) 從密爾瓦基打電話給我,問我有沒有「狗屎」...啊不對,是「Gauss」啦~

我跟他講這套軟體基本上從俺離開清大統研所後就再也沒有見到有人在用了。

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餓死抬頭,這些年來很多人一直找我做過許多power analysis來求power或樣本數,而SAS內建的PROC POWER和PROC GLMPOWER這兩個程序已經能夠把最基本的各種假設檢定、ANOVA和GLM下的power analysis給搞定,順便還可以畫出相當精美的圖形。

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這一篇其實一個多月前就該發的,但時間一拖自己也熊熊忘了。剛剛才想到所以稍微寫一下發表。

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兩年前,我在遇到一個「如何計算兩組時間序列資料的相關程度」的問題時,著實是卡條了好一陣子。當時去問還在當我 supervisor 的馬克時,他跟我說簡單地用一個 mixed model 然後那個參數估計值就可以當作兩個時間序列資料的相關程度,但我一直覺得這個答案很不好。其實也不是說他的建議是錯的,而是就兩個方面來講,一是 mixed model 的配適過程複雜,除了一開始要 model selection 外,之後還要弄 model diagnostics,對一般使用者來講並不是那麼容易。其次,參數估計值出來後並非介於 -1 到 1 之間,所以沒有一般相關係數那麼直觀。

後來這個問題就有點不了了之,直到多年後的兩年後才無意間發現解決方法。

在這邊跟大家介紹一種叫做 CCF 的方法。當然這個 CCF 不是指陳金鋒(Chen, Chin-Feng),而是指 cross-correlation function。中文怎麼翻譯呢?其實我也不知道。囧rz

 

 

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其實也不算是密技啦!只是前面掛這兩個字,感覺這篇文章好像比較威似的。

這是繼 [密技] 如何在 Vista 上安裝 SAS 之後另一篇關於統套軟體安裝的教學。

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將近一年前分享了這篇文章:

[密技] 如何在 Vista 安裝SAS

成為本部落格最熱門的文章。這必須要"洩洩" Vista 的高度不相容性以及 SAS 公司遲遲沒有釋出更新檔。不過這一年來,還是陸續看到一些朋友們按照文內的步驟安裝但仍舊安裝失敗的情況。於是我又回原來發佈這個方法的部落格瀏覽一下,發現有人在回文內分享了另種解決方案。

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昨天在幫一個博士班學生處理 mixed model 的 model diagnostics 問題時,使用 PROC MIXED 程序並配合 ODS GRAPHICS 來產生圖形時,發現 log 裡面出現這一行錯誤訊息:

Java class generated an exception

由於兩年前我在考資格考時還有用過這道指令,記得當時可以順利生出 model diagnostics 的圖形,不過這兩年一直都沒再使用這個功能,所以完全搞不清楚這個錯誤訊息是怎麼跑出來的,因此只好去 SAS 官網上面找看看。果真看到 SAS support 網頁下有說明這個錯誤訊息的源由:

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好像很久沒有發 statistical consulting 的文章,因為這幾年在護理系什麼樣大大小小的統計問題都遇過了,後面的挑戰性就越來越低,所以也沒遇到什麼麻煩。

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為了提升本部落格的專業水準,即日起不定期刊登一些專業的統計知識。

(小聲講)好吧~我承認。。。這其實是要放在proposal裡面,只是先寫出來,等有空再翻譯成英文 >_<

上面的字看不清楚嗎?沒關係,不重要,跳過吧!

今天來講一個好玩的資料插補方法,叫做 Nearest neighbor imputation。中文翻譯,嗯,最靠近鄰居插補法。。。。

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