多因子模型-常用分析方法簡介
交互作用 (Interaction) 係指變項間是否存在增強或互逆關係，亦即在幾何上的不平行關係，呈「八」或「 X 」型。
若某些自變項沒有獨立主要效果，卻能導出交互作用，則稱為調節變項 (Moderator) 。交互作用又稱調節作用，英文 Moderation 與以下中介模型 Mediation 十分容易產生混淆。
A 與 B 對 Y 可能有差異，也可能無差異。
但 A*B 卻對 Y 有有差異，就是交互作用 ， 亦即以 A 觀察值與 B 觀察值的乘積，為「調節變項」之值，或稱為「積項 (Product term) 」。
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自變項為類別資料：
自變項為連續資料：
又稱共變數分析或共變項分析
因子間關係:彼此不獨立,且相互平行
本分析旨在排除與主要自變項存在共線性 (collinearity) 的「共變項」-即另1自變項，以淨化主要自變項的效果。
B 與 Y 、或 B 與 A 有共變關係-即具備共線性。 B 必須是連續資料。
以 A 預測 Y 時，其中可能包含 B 的貢獻。
排除 B 的貢獻，分析 A 真正的預測力。 基本分析 適合 長線投資
共線性與交互作用是互斥的，所以共變數分析與以上交互作用分析是不能同時存在的。
要作共變數分析之前，必須先排除有交互作用關係。
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自變項為類別資料：
自變項為連續資料：
又稱中介變項分析或干擾變項分析
是前述共變模型的進階分析模型
中介變項 (Mediator )是自變項的應變項、應變項的自變項。單一中介變項存在的邏輯與條件是：當自變項、中介變項以多元迴歸方法預測應變項時，自變項的預測力-標準化迴歸係數(β)會比簡單迴歸時的預測力-相關係數( r )降低。這項分析其實是要修正原始「自變項→應變項」的理論。
單獨以 A 預測 Y 時，有預測力。
但我們懷疑其實真正影響 Y 的，是另一個變項 M ( Mediator , 中介變項)，只是因為 A 又與 M 相關，所以把 M 的貢獻誤以為是 A 。
因此，我們以 A, M 為自變項，對 Y 作多元迴歸分析，如果 βMY 大於 βAY ，就可證明 M 是中介變項。
如果 βAY ≒ 0 ，稱為「完全中介模型」，如果 βAY > 0 ，稱為「不完全中介模型」。
以上 A, M 都必須是連續資料。
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因徑分析/結構方程模型
是前述中介模型的進階分析模型
有 2 個以上自變項和 2 個以上中介變項的複雜關係。這類模型的代數意義，即為1組聯立方程式，方程式之式數相當所有應變項與中介變項的總和，亦即有被箭頭指到的變項數，就是方程式數。
各應變項與中介變項為各方程式的效標，而箭頭的來源，即為方程式的因子。
必須先證明中介關係的存在，並求取各直接效果與間接效果之係數。
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校園最狂？你不知道這種社團竟然存在！--台大9個酷炫社團彙總
這個社團是任務導向，會花一年的時間密集籌備下一年暑假的Global Initiative Symposium（GIS）。這個論壇為期五天四夜，全英文進行，由演講與趣味活動組成，每年會定下約莫4-5個符合潮流的主題，再找適合各主題的講師來分享。最著名的就是邀請過蔡英文擔任講師。
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應用AI人工智慧幫助環境永續和減少碳排
積極的氣候行動和管理環境相關議題是愛立信永續發展策略的核心部分。 本議題是三個主要永續發展重點領域之一，另外兩個議題為負責任經營和數位包容（閱讀更多內容，請點擊此處）。 隨著全球暖化的威脅不斷提升，碳排放的負面影響成為全世界關注的一個緊迫問題。 企業面臨的加快氣候行動和限制全球變暖壓力從未如此普遍，而企業界紛紛承諾在其價值鏈中實現淨零排放的決心。 根據美國環境保護署2019年氣候變化報告，運輸業佔據全球溫室氣體（GHG）排放的百分比達到驚人的29%。對愛立信而言，我們非常嚴肅看待零碳排承諾。 為了正面應對這一威脅，愛立信承諾在2040年實現價值鏈零碳排。愛立信正努力達成首個關鍵里程碑，即在2030年減少供應鏈和產品組合中50%的碳排放量，同時在自身經營活動中實現零碳排。 產品運輸則是降低供應鏈碳排放的關鍵之一。 為了滿足降低二氧化碳排放量的積極目標， ITAI和自動化專家與供應部門一起確定了包括監測、預測和減排在內的產品運輸優化方案，其目標在於透過大膽應用AI讓想像成真。
如何測量和分析運輸過程的二氧化碳當排放量
這一階段有助於規劃企業當前的二氧化碳排放場景，包含客戶供應鏈、產品供應鏈、本地運輸和各種流程在內的多種複雜產品運輸流程。 開發這類解決方案的主要難題在於可用數據不足，缺少不同來源的相關數據以及計算二氧化碳排放量的精確邏輯。 借助各種分析技術以及基於燃料、基於距離、基於成本的方法，我們已經能夠計算出與運輸過程相關的碳排放。 在經過多次試錯之後，我們發現基於距離的方法是最適合愛立信進行運輸管理的方法。 我們通過對諸如採購商品量、行駛距離、不同運輸模式和類型的標準排放係數等常見參數進行建模，即可獲得二氧化碳排放量值。 該模型的通用性讓其可以用於大多數類似的運輸服務中。 計算不同運輸方式的二氧化碳排放量的簡化公式如下：
將數據轉化為未來洞察能力：預測階段
在獲得數據和基本分析之後，依照邏輯下一步就要通過捕捉重要模式和趨勢對未來業務進行預測，該階段稱為“預測”階段。 由於存在大量的細分貨運流，預測不同運輸路線的運輸量和重量非常複雜。 而運輸服務的不確定性、多樣化流程和非標準化程序，則讓實現運輸資源最佳利用以及分配規劃更具挑戰性。
該解決方案的建模部分由多個在學習速率、最大深度、n\u估計量和子樣本特徵上，具備各種超參數調整功能的提升演算法組成。 由於數據存在波動性和不一致性，任何單一模型均無法輸出結果，因此具有不同超參數的機器學習模型的集合框架應運而生。 該框架的設計思路是，在運行時以動態模式提取最佳模型（對精通技術的人來說，這是通過最低加權平均絕對百分比誤差（WMAPE）實現），並將其用於預測相關的重量/體積。
(財務管理資訊系統) 學習網誌
Summary 摘要 ： 主 題： 外匯交易系統模擬交易 應用內容： 外匯交易系統模擬交易操作與 應用 主要目的： 了解 外匯交易系統操作原理與 基本分析 Major Points 作業說明 ： 一、 使用 FXCM 外匯交易系統 進行外匯交易操作 。 1. 選擇某 2 種至 3 種貨幣對進行交易 （ 不宜交易操作太多貨幣對 ） 2. 開倉 ： 至少建立 20 張市價單 （ 依買入或賣出策略下單 ） 3. 每一開倉 [ 數量 ] 自行決定 4. 每一開倉須設定 [ 止損 ] 及 [ 限價 ] 5. 平倉 ： 至少完成 20 張市價單的平倉交易 6. 開倉至平倉時間切勿 太長太短 ， 持倉的最佳時間依交易策略類型而定 ， 建議日內交易 1~4 小時內 二、 請 說明您的選擇交易幣別及操作買進 / 賣出的 策略依據 。 交易日期： 6/17 幣別對 買進 / 賣出 策略依據 USD/JPY 買進 1. 在上周日圓兌美元跌至 24 年低點後，日本首相及其央行總裁週一 基本分析 適合 長線投資 （20 日） 重申，他們在外匯問題上步調統一。 根據日本統計局數據，日本4月CPI同比增速為2.5%，4月核心CPI同比增速也達到2.1%，其中能源價格總體同比上漲19.1%，食品價格同比上漲4.0%。 日本通脹自2008年9月來首次突破2%的目標水平。 2. 美元/日元（USD/JPY）： 由於日本施行低利率政策，套利交易的吸引力使得日元成為世界上交易量最大的貨幣之一。 早前日央行擴大資產購買規模，試圖將通縮扭轉為通脹。 這樣做的後果就是貨幣供應的增加令日元貶值、出口受到提振、但同時也令進口成本尤其是大宗商品的價格隨之上升。 美元/日元匯率除了受美聯儲以及日央行貨幣政策影響外，市場風險偏好的變化也是驅動該匯率的重要因素。 由於日元不但是傳統的避險貨幣而且是低息融資貨幣，一旦市場情緒惡化導致風險資