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無上光榮
鈴木一朗介錯人。
身為武士,若犯下過錯被君主賜予切腹,
是為了讓武士保有名譽,以光榮的方式死去。
但若沒有一個刀法好的介錯人,
甚至他根本不敢下刀或砍歪了,
你可能會在切腹的過程中哀嚎痛哭、醜態百出,
卻遲遲不得善終。
為了保有武士臨終前最光榮的一面,
本公司重金領聘鈴木一朗,轉職為出租介錯人。
眾所皆知,鈴木一朗的揮棒速度和跑速,
以及不可思議的雷射肩,
皆是成為介錯人的上上之選。
如果同一個籓中的所有武士一起犯下死罪,
面臨無人可當介錯人的窘境,
鈴木一朗也可完美的在3.6秒之內連續將47名武士攔腰斬斷,
讓武士在顯露出痛苦之前即以最完美的形象辭世。
鈴木一朗介錯人,租金 NNT $ 14400
(以揮刀次數計算),
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JAVA物件導向程式設計課程上課影音(10)
完整影音:
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論壇:
https://groups.google.com/forum/?hl=zh-TW#!forum/java_object
01_巢狀類別與多形與套件
02_C9_1_1巢狀類別範例
03_C9_1_2內層類別的使用
04_C9_2_1類別繼承的匿名內層類別
05_C9_2_2實作介面的匿名內層類別
06_C9_2_3匿名內層類別與this和final關鍵字
07_CH9_4_1使用類別繼承來實作多形
08_CH9_4_2使用介面來實作多形
09_如何加掛Android開發環境
10_如何安裝Android_SDK
11_Android版本分析與套件和import敘述
相關JAVA教學:
JAVA01_基本概說
http://www.youtube.com/playlist?list=PLFBAB7C198182C71F&feature=view_all
JAVA02_流程控制敘述
http://www.youtube.com/playlist?list=PL0EADCF8F06B00BA4&feature=view_all
JAVA03_舉範例說明
http://www.youtube.com/playlist?list=PL64C8D9D3E8DD932D&feature=view_all
AWT視窗窗物
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JAVA05_事件處理
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TQC_JAVA解題
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android入門(淡江)
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1010109德明資科系TQC+ANDROID研習心得(學生)
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JAVA證照考題解答分享,Android證照的跳板
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JAVA程式設計總整理
http://terry55wu.blogspot.com/2011/10/java.html
湜憶電腦 TQC JAVA進階級先修課程
http://terry55wu.blogspot.com/2010/08/tqc-java.html
最近的生活很JAVA兼分享GOOGLE服務在教學上的應用
http://terry55wu.blogspot.com/2010/05/javagoogle.html
文化大學推廣部JAVA程式設計第 2 次上課
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文化大學推廣部JAVA程式設計第 3 次上課
http://terry55wu.blogspot.com/2010/05/java-3.html
文化大學推廣部JAVA程式設計第 4 次上課
http://terry55wu.blogspot.com/2010/05/java-4.html
文化大學推廣部JAVA程式設計第 5 次上課
http://terry55wu.blogspot.com/2010/05/java-5.html
Java、VisualBasic、Visual C++有什麼不一樣呢?
http://terry55wu.blogspot.com/2009/03/javavisualbasicvisual-c.html
程式語言排行榜,C語言居冠,JAVA次之
http://terry55wu.blogspot.com/2010/05/cjava.html
Android程式開發證照教學懶人包
http://terry55wu.blogspot.com/p/android.html
吳老師,TQC,JAVA,電腦證照,JAVA工程師,AWT類別,線上教學,雲端計算,(吳老師提供)
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最近總算有空思考這個議題ˊˋ"
根據這篇文章:
https://ppt.cc/o2Go
number needed to test (number needed to screen)
基本上就是盛行率的倒數。
(假設每個人都篩檢,且篩檢是100%有效,可以檢測出每個潛在的病人)
根據文章的例子,如果黑色素瘤的盛行率是0.0016,
又致死性的黑色素瘤只占其中12.5%,
那NNT=1/(0.0016*0.125)=5000
但因為有些人檢驗時會沒被驗出,
假設該檢驗的effectiveness只有20%
(在此援引原文的術語...畢竟effectiveness沒有嚴格的定義,
不曉得究竟是指偽陰性還是什麼...)
那5000/0.2=25000,代表若要預防一個黑色素瘤致死的病例,
必須篩檢25000人。
<相當於1/(0.0016*0.125 - 0.0016*0.125*0.8) >
^^^Prevalence ^^^篩檢無效的比例
以原PO的案例來說,yhliu前輩的回覆相當正確,
因為1/(盛行率-(1-NPV))就相當於已經考慮篩檢有效性的計算結果。
1-NPV代表假設某人檢驗陰性,但實際卻是有病的機率。
這相當於篩檢無效,沒有把有病的人給驗出的比例,
所以不能直接算1/Prevalence,
而是分母必須再扣除篩檢無效的部分。
所以我認為應該是四捨五入方式的差異造成用
1/(盛行率-(1-NPV))
公式計算結果與表格數據有所出入。
---
值得一提的是,
一開始有人問這研究是否為病例對照研究。
主要是因為risk reduction應該要以incidence來計算才對。
如果是cohort study或臨床試驗可以算incidence和relative risk,
可是case control study通常只能算odds ratio。
假設是罕見疾病,則OR約等於RR。
或者,以時間密度取樣的方式配對病例和對照組,
OR通常可以當作估計RR的指標。
但因為這文章中NNT要算的其實是number needed to "test",
其實也沒用到OR的數據。
※ 編輯: anovachen 來自: 1.173.163.140 (08/09 01:18)
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