任務名稱：撈取醫策會疾病認證指標版本並與先前撈取版本比對，若有差異則標示出顏色。
爬取網頁：財團法人醫院評鑑暨醫療品質策進會-認證與競賽-疾病照護品質認證-品質指標-疾病照護品質認證-品質指標介紹與說明
2026年3月12日 星期四
2026年3月8日 星期日
以指數加權移動平均(EWMA)評估稀少事件指標表現是否惡化
我虛構的例子是這樣的：
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| 圖片由Gemini 生成，示意用。 |
有位北漂族偶而會開車回屏東老家坐坐，有時1季回去10幾次或20幾次或30幾次不等。假設從2025/1開始記錄，創建一個excel檔，第一欄為停車案例序，第二欄為停車位置。
在1/3回屏東，車停家門口 (表示事件發生，註記為1)，第1筆觀察值註記為1(第一欄)和1(第二欄); 在1/8回屏東，車停較遠處的農田小路 (表示事件未發生，註記為0)，走路約3-5分鐘吧，第2筆觀察值註記為2(第一欄)和0(第二欄)，長期監測下來的資料長這樣：
2026年2月19日 星期四
2026年2月6日 星期五
編號42179樂高積木「軌道上的地球和月球」(526片)開箱
樂高科技系列(內有大量齒輪)中的明星商品－軌道上的地球和月球(編號42179)，於2024年3月1日上市。它除了是玩具，也是天文科普教具！能將地球、月球和太陽的運轉奧秘，透過大小齒輪群機械還原出來，結果直觀有趣且細節精緻以及還原度百分百。
花了3個晚上完成(邊組邊拍邊錄)，爸爸終於完成鵝子交辦事項，好棒棒(會議主席裁示此項業務除管)，快點誇獎我。
2026年2月1日 星期日
2025年12月13日 星期六
繪製森林圖(Forest plot)
這張陰森魔幻的森林圖由Google Gemini生成(由2張網路抓的圖疊出)。我網路找了3種森林圖繪製案例(被我看上眼的，都有水準之上)，都由SAS程式碼產生，文中會簡略說明各段程式碼分別控制圖內哪些元素和區域。
2025年12月11日 星期四
SASPy-讓你腳踩Python地盤呼叫SAS過來支援輸贏的套件
SASPy 官網 SASPy | SAS Support
由SAS官方親自開發的Python套件。有了它，在Python IDE軟體內寫Python程式碼時，可隨時穿插SAS程式碼召喚SAS這頭魔獸快速搞定Python弱項領域(例如SAS Proc SQL高效串檔計算或執行什麼都有什麼都不奇怪的統計分析法，註)。就如片頭旨揭所示：Everything is better with friends.
這篇文章幾乎是繁體中文圈網路上第一篇有系統性簡易介紹和設定的SASPy專文。
註: 其實該有的統計分析模組，Python也大概都有(除非是那種極冷門罕見的分析法)，最大的問題是一個人一旦熟悉了A統計軟體輸出的統計報表，就難以再適應A以外的統計軟體報表，幾乎得重新研究 (PS: 我約15年-20年前，由SPSS跳槽到SAS，自已買書或網路找資料自學)。
影片中展示的Python IDE環境為JupyterLab，直接網頁上撰寫程式碼，類似IDE還有Jupyter Notebook和Google的Colab。
2025年10月7日 星期二
2025年9月14日 星期日
統計軟體SAS與AI於商業運籌決策分析對決
數據分析大對決
挑戰題目1：烘焙店材料精準運用最佳化，最後使營業利潤最大化。
挑戰題目2：外貿公司精準分配國際物流路線，最後使物流費用較小化。
挑戰題目2：外貿公司精準分配國際物流路線，最後使物流費用較小化。
依序與SAS對戰的AI選手分別為Claude, Gemini, Perplexity, ChatGPT等4位選手，我們來看哪個AI會翻車。
以上圖片html碼由Claude AI協助生成(照例，只要是AI做的，都「合先敘明」)。
2025年9月7日 星期日
2025年8月19日 星期二
2025年6月13日 星期五
2025年3月23日 星期日
以Logistic regression (羅吉斯迴歸) 評估多個自變項對依變項的影響情形
本案數據來自SAS訓練資料庫，內容如下：
data PAIN;
input Treatment $ Sex $ Age Duration Pain $ @@;
datalines;
P F 68 1 No B M 74 16 No P F 67 30 No
P M 66 26 Yes B F 67 28 No B F 77 16 No
A F 71 12 No B F 72 50 No B F 76 9 Yes
A M 71 17 Yes A F 63 27 No A F 69 18 Yes
B F 66 12 No A M 62 42 No P F 64 1 Yes
A F 64 17 No P M 74 4 No A F 72 25 No
P M 70 1 Yes B M 66 19 No B M 59 29 No
A F 64 30 No A M 70 28 No A M 69 1 No
B F 78 1 No P M 83 1 Yes B F 69 42 No
B M 75 30 Yes P M 77 29 Yes P F 79 20 Yes
A M 70 12 No A F 69 12 No B F 65 14 No
B M 70 1 No B M 67 23 No A M 76 25 Yes
P M 78 12 Yes B M 77 1 Yes B F 69 24 No
P M 66 4 Yes P F 65 29 No P M 60 26 Yes
A M 78 15 Yes B M 75 21 Yes A F 67 11 No
P F 72 27 No P F 70 13 Yes A M 75 6 Yes
B F 65 7 No P F 68 27 Yes P M 68 11 Yes
P M 67 17 Yes B M 70 22 No A M 65 15 No
P F 67 1 Yes A M 67 10 No P F 72 11 Yes
A F 74 1 No B M 80 21 Yes A F 69 3 No
;run;
input Treatment $ Sex $ Age Duration Pain $ @@;
datalines;
P F 68 1 No B M 74 16 No P F 67 30 No
P M 66 26 Yes B F 67 28 No B F 77 16 No
A F 71 12 No B F 72 50 No B F 76 9 Yes
A M 71 17 Yes A F 63 27 No A F 69 18 Yes
B F 66 12 No A M 62 42 No P F 64 1 Yes
A F 64 17 No P M 74 4 No A F 72 25 No
P M 70 1 Yes B M 66 19 No B M 59 29 No
A F 64 30 No A M 70 28 No A M 69 1 No
B F 78 1 No P M 83 1 Yes B F 69 42 No
B M 75 30 Yes P M 77 29 Yes P F 79 20 Yes
A M 70 12 No A F 69 12 No B F 65 14 No
B M 70 1 No B M 67 23 No A M 76 25 Yes
P M 78 12 Yes B M 77 1 Yes B F 69 24 No
P M 66 4 Yes P F 65 29 No P M 60 26 Yes
A M 78 15 Yes B M 75 21 Yes A F 67 11 No
P F 72 27 No P F 70 13 Yes A M 75 6 Yes
B F 65 7 No P F 68 27 Yes P M 68 11 Yes
P M 67 17 Yes B M 70 22 No A M 65 15 No
P F 67 1 Yes A M 67 10 No P F 72 11 Yes
A F 74 1 No B M 80 21 Yes A F 69 3 No
;run;
資料集包含五個變數：
治療類型treatment (A 和 B 代表兩種檢驗治療，P 代表安慰劑治療)、性別sex、年齡age (患者剛接受治療當下的年齡)、持續時間duration (治療前疼痛症狀已持續的時間，單位月)和疼痛Pain (疼痛與否，為依變數)。本研究將評估不同治療方式(含安慰劑)對高齡神經痛患者的鎮痛效果。
2025年3月22日 星期六
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