#免收案免IRB的統合分析,#您也想過要學卻不得其門而入嗎?
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想自學 meta-analysis,然而相關的書,隨便買都厚厚一大本,光是 fixed-effect model 就一大章,都還沒講到 random-effects model 就想投降,更別說,後面還有 heterogeneity、subgroup analysis、publication bias 等。
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但是,這就像我們去買汽車的教科書,光引擎原理就一大章,還沒講到缸內直噴、渦輪增壓、油電混合就投降,更別說後面的傳動系統、主被動安全、自動駕駛。想開車上路,真有需要了解這麼多嗎?
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事實上,難的是懂「汽車原理」,如果只想學會「開車」,並不難。難的是懂「meta-analysis 公式與理論」,如果只想學會「發表 meta-analysis 文章」,並不難。
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#是要認識整片森林,#還是採一朵香菇就好?
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從「學問」的角度去看,那可是一片森林,人家「寫教科書」的,自然應該全部涵蓋。但我們在這浩瀚森林中,不過是個「採香菇」的,你只要知道在哪裡可以找到香菇、應該怎麼採、如何避免採到毒菇,然後順利的把香菇帶到市場上賣,就行。
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延續這樣的概念,如果我們反過來,不從 meta-analysis 的理論與公式教,而從「剛開始發表 meta-analysis」所需要知道的統計項開始教呢?
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就像教了油門、煞車、方向燈之後,讓你先上路,在安全的環境逐漸熟悉。駕輕就熟之後,有了自信,你想學任何汽車的原理甚至改裝,自然水到渠成。
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#課程中只教您必學數值,#學會了,#就能用!
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這堂課,我們不講複雜理論,只講實際應用的重要概念。減少混亂,化繁為簡。雖說是「簡」,但在寫作、投稿、審閱過程中,重要的眉角,依然將以最實用的角度,與您分享。
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🎯 克服經費與資源稀少的困境,帶您踏入統合分析的領域。
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☑ 統合分析研究規劃技巧
☑ 正確拆解論文架構
☑ 必學的重要專有名詞
☑ 互動實作:完成一套 Meta-analysis 圖表
☑ 以發表為導向的搜尋文獻
☑ Meta-analysis 圖表優化重點
☑ 給初學者的起步建議
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🔸 11/7(日)統合分析工作坊 #全新梯次
➠ https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
免收案、免 IRB,突破資源缺乏困境的機會!
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🗣️ 學員回饋
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「原本以為艱澀難懂,一定會打瞌睡,卻意外絕無冷場。張凱閔醫師擷取 meta-analysis 重點中的重點,深入淺出的介紹一定要會的專有名詞,讓我不會被龐雜的統計名詞大海淹沒!」
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「因為是統合分析的初學者,在準備過程中主要還是以類別變項為主,這次課程聽到很多資料(包括連續變項)的處理方法,像是標準差和標準誤的概念和處理,只要有 sample size 和 p-value 就可以跑統計,以及嘗試向作者要 raw data,這些都有助於我對於未來統合分析的題材有更多選擇。」
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👨🏫 講者陣容
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#張凱閔,知名復健醫學與超音波學者,台大流病與預防醫學博士,SCI 論文超過 190 篇,並有 25 篇以上為 meta-analysis,探討臨床常見議題。
⠀
#曾秉濤,專業精神科醫師,擅長從臨床工作找到發表議題,並組成研究團隊,SCI 論文超過 85 篇,並有 70 篇以上為 meta-analysis。
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#蔡依橙,專業課程開發與整合者,能迅速理解學門架構,並以初學者能理解的方式,建構學習流程。生涯被 SCI 期刊接受的圖表,已超過 500 張,熟悉學術審閱過程與要求。
同時也有202部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅阿格力博識,也在其Youtube影片中提到,📣《 Q4 強勢類股大掃描》 根據CMoney統計:過去三十四年以來,台股每逢第四季就有高機率上漲!其中10月上漲機率為58.8%;11月約為58.5%;至於12月更是來到76.4%! 雖然歷史不一定重演,但至少提供了類似天氣預報的功用🤣 所以這次阿格力又要來線上講股啦❤️ ✔影片重點跨加啦~ 0...
統計應用分析 介紹 在 新思惟國際 Facebook 的最佳解答
#免收案免IRB的統合分析,#您也想過要學卻不得其門而入嗎?
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想自學 meta-analysis,然而相關的書,隨便買都厚厚一大本,光是 fixed-effect model 就一大章,都還沒講到 random-effects model 就想投降,更別說,後面還有 heterogeneity、subgroup analysis、publication bias 等。
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但是,這就像我們去買汽車的教科書,光引擎原理就一大章,還沒講到缸內直噴、渦輪增壓、油電混合就投降,更別說後面的傳動系統、主被動安全、自動駕駛。想開車上路,真有需要了解這麼多嗎?
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事實上,難的是懂「汽車原理」,如果只想學會「開車」,並不難。難的是懂「meta-analysis 公式與理論」,如果只想學會「發表 meta-analysis 文章」,並不難。
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#是要認識整片森林,#還是採一朵香菇就好?
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從「學問」的角度去看,那可是一片森林,人家「寫教科書」的,自然應該全部涵蓋。但我們在這浩瀚森林中,不過是個「採香菇」的,你只要知道在哪裡可以找到香菇、應該怎麼採、如何避免採到毒菇,然後順利的把香菇帶到市場上賣,就行。
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延續這樣的概念,如果我們反過來,不從 meta-analysis 的理論與公式教,而從「剛開始發表 meta-analysis」所需要知道的統計項開始教呢?
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就像教了油門、煞車、方向燈之後,讓你先上路,在安全的環境逐漸熟悉。駕輕就熟之後,有了自信,你想學任何汽車的原理甚至改裝,自然水到渠成。
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這堂課,我們不講複雜理論,只講實際應用的重要概念。減少混亂,化繁為簡。雖說是「簡」,但在寫作、投稿、審閱過程中,重要的眉角,依然將以最實用的角度,與您分享。
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🎯 克服經費與資源稀少的困境,帶您踏入統合分析的領域。
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🔸 11/7(日)統合分析工作坊 #全新梯次
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免收案、免 IRB,突破資源缺乏困境的機會!
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🗣️ 學員回饋
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「原本以為艱澀難懂,一定會打瞌睡,卻意外絕無冷場。張凱閔醫師擷取 meta-analysis 重點中的重點,深入淺出的介紹一定要會的專有名詞,讓我不會被龐雜的統計名詞大海淹沒!」
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「因為是統合分析的初學者,在準備過程中主要還是以類別變項為主,這次課程聽到很多資料(包括連續變項)的處理方法,像是標準差和標準誤的概念和處理,只要有 sample size 和 p-value 就可以跑統計,以及嘗試向作者要 raw data,這些都有助於我對於未來統合分析的題材有更多選擇。」
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👨🏫 講者陣容
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#張凱閔,知名復健醫學與超音波學者,台大流病與預防醫學博士,SCI 論文超過 190 篇,並有 25 篇以上為 meta-analysis,探討臨床常見議題。
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#曾秉濤,專業精神科醫師,擅長從臨床工作找到發表議題,並組成研究團隊,SCI 論文超過 85 篇,並有 70 篇以上為 meta-analysis。
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#蔡依橙,專業課程開發與整合者,能迅速理解學門架構,並以初學者能理解的方式,建構學習流程。生涯被 SCI 期刊接受的圖表,已超過 500 張,熟悉學術審閱過程與要求。
統計應用分析 介紹 在 龔成 Facebook 的精選貼文
【下一期進階班已開始收生】
由於更新進階班每次都好大工程,因此不會經常開辦,而一開就可能會開兩班(剛剛上完的第3、4期,都是一次過開兩班,更新資料及加內容,花了1、2個月時間)。以下係下一期進階班時間(第5期)現正式接受報名。2022年,第二季。
第一課:必需掌握的經濟與行業關鍵
第二課:企業價值與高息股投資術
第三課:活用財務比率尋寶術
第四課:年報拆解技巧進階
第五課:尋找資產隱藏型企業秘技
第六課:利用平貴把握最佳買賣時機
第七課:必學18種企業估值模式
第八課:實用大行報告尋寶術
第九課:10倍股選股術(上)
第十課:10倍股選股術(下)
【倍升股進階課程】(共30小時)(共10堂)
日期:2022年5月20, 27日
及6月10, 17, 24日
及7月8, 15, 22, 29日
及8月5日(逢星期五)
時間:1900-2200
地點:灣仔
費用:$18800(新學員)
費用:$12800(讀過「龔成投資倍升股課程」學員)
報名:https://www.80shing.com/register.php?id=3
(過往曾報讀「龔成投資倍升股課程」的學員,報讀進階班,可以享有優惠價$12800,注意:必須出示之前課程的付款證明。請於這次入數後,同時whatsapp上次與今次的入數紙)。
進階班是「投資倍升股課程」的延伸,對象是有基本投資知識,或已完成「投資倍升股課程」的學員。課程內容專業,集中實用層面。
進階班內容涵蓋價值投資法的全面應用,經濟、行業、企業的全面分析,財務報表進階分析,財務數據的運用,進階企業估值模式,全面掌握平貴。
更會用2堂時間講述進攻型股票,這類潛力10倍股的選股技巧,有系統的尋找過程,當中的投資策略,風險控制。
進階班9成以上內容,從未出現在本人過往的書及課程中,都是從未曝光的不傳投資秘技(之後亦不會出書公開),因為當一個投資方法太多人知,就會開始失效,就會由高回報跌至一般回報。
學員完成課程後,能掌握專業的投資技巧,大幅提升投資實力,投資回報進一步提高!
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以下是課程的詳細內容:
【倍升股進階課程】
第一課:必需掌握的經濟與行業關鍵
--股票與企業概念
--重要經濟數據講述與分析技巧
--如何用2個簡單指標,成功捕捉大市近20年的4次低位
--如何簡單判斷,大市處明顯貴的水平
--利率與樓市的關係
--利率與股市的關係
--孳息率倒掛分析與短期債息分析加減息
--重要行業結構講述與分析技巧
--各行業影響企業價值因素
--行業獨有關鍵分析位
--價值投資者必需掌握的行業進階分析技巧
--銀行業息差、壞賬、資本充足比率等分析技巧
--保險業浮存金、內含價值等估值概念
--博彩業的淨贏率及中場等分析指標
--地產業的土地儲備與凈資產價值估值法
--波特五力分析模型
--利用波特模型作行業與企業分析
--套戥概念簡介
--60大行業結構、特性、增長力、投資關鍵位(8頁紙詳細列表)
第二課:企業價值與高息股投資術
--企業價值與營運概念
--盈利與價值基本關係與計算
--再投資與增長對價值影響的計算
--高增長與企業市盈率的關係計算
--超實用價值投資網操作及選股
--利用網站快速為企業優質度評分
--利用網站為企業進行快速估值
--避開假高息股陷阱
--尋找8%高息股投資術
--推介多隻8%-10%優質高息股
--分析收息股技巧與入市策略
--收息股矩陣評估法
--收息股賺倍計回報術
--收息股循環投資術
--平買高息股技巧
--尋找潛力收息股技巧
第三課:活用財務比率尋寶術
--財務報表項目6大分類及列表
--損益表附註分析技巧
--資產負債表附註分析技巧
--學習填寫報表互動圖與比率應用
--負債年期息率與資產拆解分析
--24大財務比率柝解與應用
--善用財務比率選股與分析企業
--應收賬、應付賬、存貨的分析技巧
--生意完整週期圖分析與應用
--利用生意週期分析企業質素與營運現金
--現金轉換週期計算
--企業現金分析及評估方法
--杜邦分析法計算與應用
--4大財務報表關聯性全面拆解
--超實用24大財務比率分析與應用(4頁紙詳細列表)
第四課:年報拆解技巧進階
--現金流量表全面拆解
--應收賬及存貨如何影響現金流
--現金流入賬模式
--資本開支概念與分析
--現金流象限圖分析法
--從象限將企業歸為8大類
--8大類企業拆解特性列表
--分析股東權益變動表
--保留盈餘分析
--從保留盈餘比較法去分析企業質素
--較複雜的企業財務報表分析
--擁物業重估的企業估值
--銀行股損益表、資產負債表分析技巧
--銀行多個業務拆解及分析方法
--銀行壞賬與減值撥備分析
--企業年報實例分析
第五課:尋找資產隱藏型企業秘技
--附屬、聯營、合營入賬模式
--拆解綜合企業的年報
--附屬公司如何扭曲財務比率
--聯營、合營公司如何扭曲財務比率
--如何尋找資產隱藏型企業
--資產隱藏型企業年報分析
--尋找被市場低估的資產隱藏型企業
--尋找資產隱藏型企業的指標
--介紹一間資產隱藏型企業
--如何分析隱藏資產的實質價值
--問題企業的年報
--如何避開問題企業
--問題企業細節位分析
--如何分析一份物業估值報告
--計算物業估值的方法
--如何分析地產股的物業價值有無誇大
第六課:利用平貴把握最佳買賣時機
--企業價值概念
--如何分辨企業總價值與企業內在價值
--安全邊際與平貴概念
--不同類別企業的估值方法
--較常用及核心的估值法
--現金流折現法
--市盈率估值法
--估值法的簡易應用
--市盈增長率
--市賬率估值法
--股息折現法與股息率評估法
--簡易評估收息股平貴方法
--資本化法
--市場法
--重估淨資產估值法
--淨資產價值法
--輔助估值模式
--利用輔助估值去計算福壽園隱藏價值
第七課:必學18種企業估值模式
--如何利用多種估值法配合運用
--企業總價值與內在價值的應用與估值角度
--如何計算特別資產的價值
--未有盈利的企業估值概念
--市銷率估值法
--EV相關估值法
--EV / Sales估值法
--經營現金溢利EBITDA的應用與限制
--資產及折舊較大企業的估值模式
--EV / EBITDA估值法
--如何從企業總價值推算內在價值
--如何多角度計算賭業股的價值
--保險企業的估值模式
--市涵率估值法
--市評率估值法
--分類加總估值法
--18大估值法的應用與限制
--18大估值法公式、應用、特性、限制詳細列表
第八課:實用大行報告尋寶術
--利用學報告,提升投資實力至入門級分析員水平
--免費尋找大行報告(分析企業的研究報告)的途徑
--尋找擁詳細企業分析報告
--從分析報告中,得出有用的行業統計、企業研究
--利用報告圖表與數據,作出有用的推論
--從大行報告中,學懂專業的分析企業方法
--報告常用財務數據及字眼解讀
--報告常用分析指標如滾動市盈率、前瞻市盈率
--報告常用分析圖:PE band、PB band、估值指標走勢圖
--如何在報告尋找有用的企業估值及預測財務數據
--推論報告裡,企業估值的合理性,以及如何調整
--應用課堂所學的企業分析、估值方法,去閱讀分析報告及作出獨立判斷
--學習專業報告的企業估值模式
--這類分析報告如何為潛力企業進行估值
--自行寫股票研究報告的技巧
--學習分析企業的角度與重點位
第九課:10倍股選股術(上)
--不同類別10倍股的投資策略
--進攻型10倍股選股術
--成就10倍股的4大類別
--10倍股的34個企業特質
--尋10倍股6大選股法
--詳細講述6大選法及運用技巧
--利用程式去尋找10倍股的方法
--利用指數去尋找10倍股的方法
--潛力股大師選股15個要點
--利用分析大環境去投資10倍股
--利用評分的模式去尋找10倍股
--講述多個2020年代大環境潛力股
(部分內容要點不便公開,上課才會講述)
第十課:10倍股選股術(下)
--多種10倍股的選股技巧
--如何善用危機去尋找10倍股
--環境危機型10倍股的發掘模式
--企業危機型10倍股的發掘模式
--泡沫價值投資法的選股法
--利用泡沫價值投資法創造10倍股
--掌握泡沫4個階段並有效運用
--索羅斯泡沫投資法
--10倍股的投資技巧及買賣策略
--利用或然率及期望值計算投資10倍股
--以投資值博率計算10倍股風險與回報
--利用多種情況分析法投資10倍股
--各類10倍股的選股過程
(部分內容要點不便公開,上課才會講述)
進階班9成以上內容,從未出現在本人過往的書及課程中,都是從未曝光的不傳投資秘技(之後亦不會出書公開),因為當一個投資方法太多人知,就會開始失效,就會由高回報跌至一般回報。
所有進階班學員,都會得到由價值投資網站,送贈的6個月「進階版」操作版面,大大增加選股、企業優質度分析、企業估值的速度。
完成課程後,你會掌握:
☆更有效利用現時經濟數據作分析
☆掌握各行業特點以作投資
☆選8%-10%高息股技巧
☆深入利用財務報表選優質企業
☆全面利用財務數據分析企業質素
☆多種必學企業進階估值技巧
☆利用估值更有效掌握平貴買賣價
☆活用大行報告尋優質股
☆提升投資實力至入門級分析員水平
☆自行尋找10倍股的方法
☆10倍股的投資策略
【倍升股進階課程】(共30小時)(共10堂)
日期:2022年5月20, 27日
及6月10, 17, 24日
及7月8, 15, 22, 29日
及8月5日(逢星期五)
時間:1900-2200
地點:灣仔
費用:$18800(新學員)
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📣《 Q4 強勢類股大掃描》
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✔影片重點跨加啦~
02:48 台股靠近月線/季線!即將表態
05:40 個股操作不易?空頭排列佔多數
06:50 【阿格力】10月觀察重點🔍
09:10 【塑化】Q4 旺季!這 3 檔股價旺不旺?
23:00 塑化行情要看「原油走勢」☢️
27:55 《工商服務》直播限量優惠 2 選 1💗
34:20 汽車股可留意?這項指標20年來最低
41:45 電動車不只電池,還有「線束」🔌
47:20 充電槍/座,台廠有機會!
57:15 【健和興】連接器應用不只電動車
1:00:20 量先價行!半導體設備出貨續增
1:03:10 【聯電】成熟製程大放異彩!EPS上看4元?
1:10:10 【迅得】隱形的台積電設備廠
1:14:40 📲 阿格力APP:使用教學、功能介紹
1:19:20 【鋼鐵】未來還有戲?先看籌碼分析
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https://youtu.be/W-d-1Q1HEhg
#台股 #強勢股 #生活投資 #大盤
統計應用分析 介紹 在 孫在陽 Youtube 的最佳解答
「孫在陽」直播-致理科大-外貿數據應用分析
中華民國貿易順差還是逆差,讓我們來看近十年進出口的比較與分析。大數據分析中的數據清理,關乎於大數據分析成敗關鍵。轉置、樞紐、文字清理、數字清理、日期清理等,遺漏值、異常值、雜訊等數據清理。讓數據不是垃圾,就必需做好數據清理。
孫在陽老師主講,[email protected]
範例、講義下載:https://goo.gl/ytzRxT
時間軸
00:00 外貿數據應用分析課程簡介
06:20 什麼是大數據
06:48 大數據分析與統計分析的差別
10:35 範例下載
29:15 Power BI是什麼?
32:41 Power BI如何下載
35:11 安裝Power BI軟體
38:32 Power BI視窗元件介紹
45:45 數據清理-樞紐資料行
01:03:53 建立貨品主分類、貨品子分類
統計應用分析 介紹 在 胡毓棠股海淘金 Youtube 的最佳解答
【重點個股】 : 南帝(2108)、集盛(1455)、新纖(1409)、永光(1711)、利奇(1517)、日馳(1526)、大田(8924)、明安(8938)、復盛應用(6670)
【重點族群】 : 蘋果概念股、防疫概念股、貨櫃航運股、電動車、IC設計
胡毓棠是協助投資人投資決策的合格分析師,非凡財經台特約來賓,提供國內外重大財經新聞、理財建議,股票、期貨,AI期貨程式。免付費專線 : 0800-615588
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【專長介紹】
學歷:台北大學統計系、政治大學國貿研究所
經歷:非凡財經台、商業台節目來賓、錢線百分百、股市現場、財經晚報等
專長:深入產業研究,對於市場有極高的敏感度,擅長挖掘中小型黑馬股。
操作特色:穩中求勝,結合技術面、籌碼面操作輔助,追求穩定利潤報酬。