[DSE大數據系列]越嚟越少人重考,但勝算反而係大咗
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TL:DR – 市場好有效率,即使計及總考生人數跌,重考人數目都係跌得好快。可能係知道搵笨實,或者早早過外國。亦可能啲自知唔多掂嘅,睇完數字都知機會不大,早早放棄,剩低啲真係有能力嘅。又,其實元祖文用2017,咁啱嗰年就係升呢率近年新低。而家好啲的。
1. 工作有點忙,繼續出呢啲DSE大數據呃下收視。其實OK,夠入屋。懶係好似有啲科學分析咁(其實唔係),好過潮文吹水。但又唔好學究到玩咩Statistical Test (埃汾讀精算添喎,雖則讀得屎,但都畢業丫)。玩到嗰啲變咗就小眾玩意,咁我又唔係出論文交功課,把托咩。
2. 即係恕我仙力地講句,喂,本城(其實全世界都係)啲讀者水平,算吧啦。林超英用log scale都一大班人話佢做乜改刻度唔科學。狀元講句 竊鉤者誅,竊國者侯 居然唔少人話好深,仲話要Google點計。呀大佬,我年代真係小學都識,睇成語動畫廊 熊貓博士同YY嘛。而家聽講上網啲人乜都識。哦。
3. 同樣地,所以我見有啲人,在咩明報信報經濟(我係睇呢幾份),寫文,出埋啲咩Durbin–Watson statistic。我心諗,get a life啦。讀者唔係睇呢啲。當然啲學者鍾意將啲Paper一拆幾整個友善版就另一玩法,即係當年《黑太陽731》都出二級版,八掛雜誌話不如整個兒童版,《小太陽731》
4. 話說回頭,有唔少人真係就咁將呢啲表拆做好多份Paper出,唔知而家仲有冇呢類問題。
5. 好,廢話講完,我嘅literature review (又一浪費生命嘅東西)亦不過係self-reference.第一篇(https://fbook.cc/3Cqq)以2017 DSE重考英文為例,見到八成人冇升呢(七成不變一成跌)(Li, 23rd July 2020)。第二篇(https://fbook.cc/3Cqr),同一年同一科data,但分開日校同全體比,見到日校重考生,升呢機會係高啲嘅。但當然可能根本兩班人就唔同質地,有唔少人係想搵日校都搵唔到人收(Li, 24th July 2020)。
6. 好啦,今次做時間研究。都係用返英文科,但唔用2017。因為想拉遠啲。最新係去到2019。最舊呢?DSE好似2012已有,2013有人重考。但因為我懷疑第一年啲數據冇咁靚,所以我用2014年
7. 以下係結論
8. 首先,右邊,粗體黑字。2014年,有13000人重考(計晒日校同自修),但去到2019年,得6000人。固然,總考生都係少咗(人口結構,仲有可能多去咗外國/考IB),2014年近8萬,2019年萬6。但重考生收縮嘅幅度都係高過總考生好多,2014年每6個考生有一個係重考,2019年10個先有一個
9. 原因?可能係大家已經睇到重考實在冇乜勝算,不如算數。亦可能富貴咗,或者政治原因,香咗咪去外國。
10. 好,睇返個顏色表,英文科。中間個表,紅色框線。有趣咯。2019年,其實超過三成考生,都係重考有升呢!六成二就冇變。一個包裝係「七成都冇升呢」,但另一個講法就係「三成有得升」,「跌呢嘅機會得7%」。真係半杯水。
11. 你會話語言偽術,其實都係。但有樣嘢真係見到:記唔記得元祖篇文,講2017年,係八成人都冇升呢?即係兩成升。但去到2019年呢,係三成有得升。其實都多咗好多。呢個就唔係語言偽術了
12. 原因係乜?可能亦係越嚟越多數據出咗(其實呢堆嘢幾年前已有人寫),發現重考勝算不大,就嚇走咗啲諗多兩諗都知自己真係唔掂嘅人,可能剩返嘅都真係失準,或者有信心進步嘅人。事後係咁解
13. (Turn out 2017 年原來幾極端。2017年嘅 升/不變/跌 係 19/70/11,2014年係28/66/6,2019就31/62/7。你見2017係最少人升呢,最多人跌呢嘅。咁啱我地第一篇文就係用2017,唔知好彩定唔好彩)
14. 講埋啲細節。都講過,重考嘅人,以1-4級佔絶大多數,佔咗96%嘅重考生(顏色表同魚缸溫度計中間),兩年都係。你會話廢話,根本就係大多數人,重考or not,都係呢四級。啱一半。留意在所有考生中(最左邊嘅表,留意係2013 2018),1-4級嘅學生,當然都係絶大多數,但只係八成左右,冇96%
15. 好啦,去返右邊嘅紅色字。1-4級嘅,你見重考降級率真係不太高,1-3都低過10%,4級就去到12%左右。留意去到5級就勁降,證明嗰啲友係不自量力的,5分仲要搏上去,好多考多年就跌,證明原本5級係好彩
16. 最後,睇下魚缸溫度計左邊。粗體黑字,重考嘅人之中,1-4級。固然兩年加埋都係96%,但入面的組成唔多同。2019年嘅,3級嘅一成人,2014年有三成。同樣地,2019年1級嘅兩成人,2014年得14%。幾明顯2019啲重考生,級數係低啲嘅
17. 但係咪2018(留意係早一年)份卷特別深過2014?又好似唔係。睇返最左邊,2018 3或4級嘅人,其實多過2014。
18. 結論?其實冇乜新意。但元祖篇文用2017,講重考成功機會好低,其實有點偏頗。而今次篇文見到嘅,即使計及總考生少咗,重考嘅人都係跌得好快。可能真係搵笨實,或者人人去外國吧。睇下幾時呢個機制都摺埋(但應該好難,有幾百人你都要玩,但可能得返某啲科。況且,又唔使咩特別安排)
19. 係冇乜新意,但放心,”仲有兩篇起碼”。可能講下其他科。
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每個人認為自己有自主權,有自由選擇的意識,近期幾套熱議的美劇,都有牽涉到自由意識的題材,基本上帶出的台詞是人工智能只要累積足夠關於你做決定的大數據,最後已經有辦法預測大部份你將來所有的決定。
這些科幻劇的推算,不是完全沒有道理,因為人類一直以來都嘗試做著這種大數據推算。從比較科學的統計,到比較玄的命理星相,甚至是用一個很隨機的卜卦來預測另一起很隨機的事情。
我沒有全盤否認過這些人工智能、科學統計、玄學卜卦是否真的能預測到未來,若最後要我選的話,我會選擇押在我比較信得過的大數據上。
你會跟怎樣的配偶在一起?
大數據的顯示是同一種族,而且住得不是太遠的,住得越近,機率越高。歲數距離,樣貌吸引力的距離也都有被統計。
統計數據中,不不代表每一個人都中,但卻是大部份。離開統計數目的選擇,是少數的。
如果你因為討厭數學而在大學專攻心理學,你會發現你還他媽的是要讀數學,因為心理學研究很重要的一環就是數據,要學 Statistic。
我選擇數據而不選玄學,因為數據能夠要用來千隆問屈或牽強附會,不是不能,而是沒有玄學容易亂吹。
同時,數據的眾多好處中,其中一樣對做決定很重要的因素,就是能夠讓人更理性、更抽離和更冷靜的思考你即將要做到決定。
舉例,妳嫁了給很有錢的老公,他背叛了妳而和女員工有染。
妳火氣上了頭,又怒又傷,又不捨得孩子。
這時候老公把妳的傷害,用了一個數目來做安撫金,這時候妳雖然還是怒傷交織,但,不同的是妳有辦法考量那個數目是否能夠安撫到妳。能,妳就接受;不能,妳就再談判而已。
沒有量化前,可能就是哭鬧;有了一個數目,就很容易思考了。
不只是這樣,根據一個統計理財觀念差的人,其中一個信號是他們很怕數學。從怕數學演變到覺得怕理財,怕理財的結果就變成不理。
後果可想而知。
在銀行工作過的人都知道,馬來西亞有一個族群的理財觀念比較差。也蠻迷換車換家具的享受,進而貸款負上了過多的責任。(我是贊同一些學校數理課英語化,呵呵)
那麼大數據跟我們的自由意識或自主權有甚麼關係呢?
科學界還爭論著人到底有沒有真正的自主意識,目前兩套討論AI和自由意識到美劇,都各自的在最後一集帶出自由意識非常難得。
我們先別管有沒有,最安全的是先承認了自己很大可能性是沒有自主意識。
對,你沒聽錯!先假設我們是沒有自由意識,你再去做決定,會比預設了自己有自由意識到人,多了一重的提醒。
多一重的自我提醒,多一分的思考,可能也多一絲自由意識。
而在這個自主意識如斯難得的世界,為了要幫自己做真正的選擇,我們也要為自己累積大數據。為自己的想法、行為、價值觀、信念、信仰等等長期做筆記。
這個也是一些古人要做筆記寫日記的原因。
儒家的格物致知,其中一個方法就是寫日記。這種對自己的大數據做記錄的方法,不失為了解自己的一個好方法。同時更是強化你反思和反省能力的技倆。
整理出了自己的數據,梳理後,起碼你將來要做很重要的決定時,你有數據來比較一下到底你即將做一個數據中或數據外的決定。
#大數據很恐怖
#因為一個不了解自己的人是很恐怖的
statistic 代 考 在 走近動物園 Approaching the zoo Facebook 的最佳貼文
【鯨生】
#圈養 #虎鯨
#黑鯨 #未來
#動物福利
#終止不代表放棄
圈養高智能野生動物一直以來都是個備受爭議的領域,尤其在記錄片「黑鯨(BLACK FISH)」將Tilikum,一條在Sea World Orlando發生攻擊事件的虎鯨(Orcinus orca)的故事告知社會大眾後(Tilikum維基頁面:http://bit.ly/2UuciBU),更是引發了各界的廣大討論,在人工環境下圈養鯨豚的正當性也愈發遭受質疑,事件導致的漣漪越散越廣,前仆後繼的撻伐聲浪令加州政府與Sea World官方先後發出公告,約束並承諾今後將不再有新的虎鯨以野外捕捉或者圈養繁殖的方式加入Sea World……
以上這些,相信許多人都已經通過各種管道了解並歷經思考,故今天這裡就換個角度,先以一名讀者的身分向各位轉述Terry Maple,一位動物心理與行為學者兼美國動物園界傳奇人物在其2016年出版的「Professor in the Zoo」中針對虎鯨圈養提出的看法,再談談我個人對這段看法的解讀。
根據Captive Orca Statistic的資料,撇去中國的部分,目前世界上共有46條圈養虎鯨(http://www.orcahome.de/orcastat.htm),牠們的年齡介於0~50歲不等,也就是說,考慮到虎鯨這一物種的壽命,即便是在不引進任何新個體的情況下,想等到最後一條圈養虎鯨善終可能也需要50年甚至更久的時間。面對這樣的事實,Maple認為一味的喊出「終結圈養」並不會帶來任何助益,甚至可能令現有的這些虎鯨失去享受更進一步動物福利的權益。
目前Sea World San Diego 的虎鯨水箱容量足有七百萬加侖,搭配上最頂尖的過濾與降溫機具,園區每年花費在維持與升級展區設備的金額可上看千萬美金,是目前地球上最高配備的圈養虎鯨設施,但在Maple的眼中,這樣的規模仍然無法讓園區內「僅僅10隻」的虎鯨小團體獲得「Thrive」的體驗,頂多算是達到了動物福利的最底限(這邊的Thrive有時被翻譯作健康成長、茁壯,但其實應該更接近strive那樣「追求自我實現」的境界,意即讓動物能夠在自我意識的驅使下探尋更好的生活可能)。於是乎,倘若Sea World受到抵制圈養的聲浪影響,只打算安安穩穩的「養完」這一批虎鯨,停止探究關於虎鯨圈養的更多可能性,並減少相關技術的開發與投資,那將會變相的剝奪了這46條圈養虎鯨個體獲得「Thrive」機會的可能性。
在Maple的構想中,考慮到現有虎鯨今後數十年的安養問題,所有低於目前最高標準的圈養設施都該被嚴令遏止,並且一座(或多座)保護區(sanctuary)型式的「Orca Island」是必須的,這些Orca Island將擁有現存機構完全無法媲美的巨大面積與容積,除了至少10英畝(大約是邊長200公尺的正方型)的水體表面積外,水域最深處也必須逼近300公尺(但書中這部分的數據換算似乎有些問題),最少也得是目前Sea World San Diego展區的六倍,換句話說,已經達到了一座小(二)型水庫的容量標準。
Maple認為這樣「可接受」的尺寸除了可以實現虎鯨進行長距離游動的需求外,也因為減少「觸礁」的機率而令更豐富的水下環境成為可能,並且可藉著電腦化系統針對其游動方向提供解決「認知圖(Cognitive Map)」問題的機會進而主動獲取積極的回饋,實現圈養環境下的Thrive。
※認知圖這個名詞是由學習論者Tolman所提出,他將白鼠學習的行為,解釋為一種認知學習的方式;認為白鼠學到去找食物所在位置,並非機械式地對環境刺激作直接反應,而是在牠走過之後,會對於迷津通路有一個整體的概念,亦即獲得一個認知圖。此種認知圖的形成,乃是白鼠認識迷津中某些特徵作為符號標誌,然後辨別符號之間的關係而獲得對迷津的整體認識。以上釋義轉自國際教育研究院
看完這些文字時,我的想法應該與現在的各位大同小異,覺得Maple有些過於理想化,或者說不切實際,但若是忽略掉那些數據上的「天馬行空」(或者說是將來勢在必得的改進),只單純探討理念方面,那麼Maple的想法就很好理解了,就是他認為「終結圈養」或者「關閉動物園與水族館」並不是那種一聲令下就能水到渠成的事,畢竟圈養的野生動物不是物品或器具,牠們真真切切的活在這個地球上,倉促且不周到的處理只會造成更多悲劇上演。
因此,就算真的像今天的虎鯨這樣,走到了不得不終止的時候,那也並不意味著對於虎鯨圈養的「放棄」,而是要轉而在圓滿現有虎鯨「鯨生」的過程中 #探尋更高的可能性,盡力不讓這一過程淪為遺憾,說到底,這也是一個動物園人能對這些圈養動物所盡到的最後責任。
圖片來自https://www.visitcalifornia.com/destination/spotlight-seaworld-san-diego