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思考逻辑的训练

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Madeleine Lee
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思考逻辑的训练 : MECE, Bayesian theory

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“当我知道你不知道我知道”
MECE 簡報製作 : MECE 原則 A BC AUB A∩B 2
簡報製作 : MECE 原則 MECE 廢話 少了另一方觀點 A BC AUB A∩B 3
MECE 同與異 簡報製作 : MECE 原則 A BC AUB A∩B 4
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cv Roger Martin與台灣的企業家對談提到.. Mr. K.C. Liu ”沒有兩難的時刻,決策思考每天練習 把自己準備好就不會遇到時間不夠的難關 看書、聽演講、每天反省當天決策結果並且成為日後決策時謹守的戒律 研華科技董事長劉克振分享自己的策略形成過程，就是閱讀、從外部考慮， 以及頻繁的練習，從練習過程中產生戒律。「決策有難行門、易行門，學習 與複雜共舞，通常最佳的決策都是複雜的、都是困難的。所以要提醒自己， 不要想避開，不要一直想容易的。」” 黃總經理 “People need banking instead of banker. Team work means TRUST, can you share your fear and weakness with your team? 玉山在做投資純網路銀行的決策討論時，堅持要納入各年齡層、各個部門的 同仁，做決策時納入各種不同的觀點，企業才能走得長久。” Prof. Roger Martin “Say more what you said Important things first then you keep emergence away Creating great choices instead of making decision” cv the opposable mind 6
confusion matrix 預測是X 預測非X 實際 X true positive false positive 實際非X false negative true negative Accuracy = TP+TN/TP+FP+FN+TN Precision = TP/TP+FP Recall = TP/TP+FN TPR sensitivity 或 true positive rate 靈敏度, 真正率 F1 Score = 2*(Recall * Precision) / (Recall + Precision) precision_score #預測跟實際判斷準確率, 辨別出好的, type I error recall_score #實際X的機率, 寧可錯殺不可放過, type II error piotroski F-Score 用precision跟recall 加權調和平均數 7
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9 [貝氏推論]賽門氏兩階段設 計 R0：為未達進一步研究興趣反應率 (no further interest response rate) R1：全反應率 (Desired overall response rate) Control Clin Trials. 1989 Mar;10(1):1-10. ? ???? ?? ????????????? ?????????|?0: ? ≤ ?0 < ? ? ???? ?? ????????????? ?????????|?1: ? ≥ ?1 ≥ 1 ? ? R0 10% R1 30%
10 10 [貝氏推論]實驗結果 15位未接受治 療過的病患中 有3位有療效 (20%)。 再加入10位病患接受 治療，其中4位有效。 總共收集25位病患，有 7位有療效(28%)。 No further interest response rate R0=0.10 Desired overall response rate R1=0.24
11 Stage 1 15 patients, 3 response Prior information Prior Beta(α, β) Likelihood Binomial distribution N=15, Y=3 Posterior Beta(α, β) 貝氏推論 Beta(0.7, 2.1) Bin(15, 0.2) Beta(0.7+3, 2.1+12) Stage 2 總 Bin(30, 0.2) 樂觀 Beta(3, 7) 懷疑 Beta(1, 9) 0.613 0.347 0.040 0.053 0.484 0.463 懷疑 : 當最悲觀都認為可行 -> go 樂觀 : 最樂觀都覺得不可行 -> no go 0.053<R0, 0.463>R1 0.613>R0, 0.040<R1

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  • 7. confusion matrix 預測是X 預測非X 實際 X true positive false positive 實際非X false negative true negative Accuracy = TP+TN/TP+FP+FN+TN Precision = TP/TP+FP Recall = TP/TP+FN TPR sensitivity 或 true positive rate 靈敏度, 真正率 F1 Score = 2*(Recall * Precision) / (Recall + Precision) precision_score #預測跟實際判斷準確率, 辨別出好的, type I error recall_score #實際X的機率, 寧可錯殺不可放過, type II error piotroski F-Score 用precision跟recall 加權調和平均數 7
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  • 9. 9 [貝氏推論]賽門氏兩階段設 計 R0：為未達進一步研究興趣反應率 (no further interest response rate) R1：全反應率 (Desired overall response rate) Control Clin Trials. 1989 Mar;10(1):1-10. ? ???? ?? ????????????? ?????????|?0: ? ≤ ?0 < ? ? ???? ?? ????????????? ?????????|?1: ? ≥ ?1 ≥ 1 ? ? R0 10% R1 30%
  • 11. 11 Stage 1 15 patients, 3 response Prior information Prior Beta(α, β) Likelihood Binomial distribution N=15, Y=3 Posterior Beta(α, β) 貝氏推論 Beta(0.7, 2.1) Bin(15, 0.2) Beta(0.7+3, 2.1+12) Stage 2 總 Bin(30, 0.2) 樂觀 Beta(3, 7) 懷疑 Beta(1, 9) 0.613 0.347 0.040 0.053 0.484 0.463 懷疑 : 當最悲觀都認為可行 -> go 樂觀 : 最樂觀都覺得不可行 -> no go 0.053<R0, 0.463>R1 0.613>R0, 0.040<R1