Umbraco的Tag實作

現在網頁流行使用Tag，標籤。
在Umbraco中使用標籤的技術只要搞懂了就很簡單。一開始，倒是花了不少時間在測試。
幾個觀念得先記下來。

1. Tags資料型態：Umbraco 有提供預設資料型態。但不建議直接使用，除非你整個網站都是用相同的標籤系統。例如說，部落格有自己的標籤，FAQ要有自己的標籤，那就得個別建自定資料型態。
2. Tag group：延續前面，如果要有個別的標籤系統，那就分別為其定義群組名稱。注意，這個在程式時很重要。

在資料型態定義的地方完成上述工作後。接著當然是定義Document Type，把某個欄位使用這個資料型態。
如果是在backoffice的話，那就可以直接使用了。

如果是程式的話就得小心。其實也很簡單。
要呈現時，就將欄位物件轉成字串，再用spli(',')切開就得到一個一個的tag，接著就是看你要怎麼呈現了。

如果是要新增怎麼辦？
首先就是要搞清楚是用哪一個Tag group。
再來使用
Tag.AddTagsToNode(contentID, Tags, TagGroup)
他的觀念是把tag與content連結在一起。
如果你前台處理時，tags是用,結合的字串，就可以直接使用。

若是要更新的話，我目前作法是有點笨，先移除現在，再新增新的。
移除的話是
Tag.RemoveTagsFromNode(contentID, TagGroup)


當然，Unbraco的Package有一個Tag Manager可以安裝使用，協助你管理Tag。

實驗設計-11

上回提到 ，其實，還有一點小關卡需要再突破一下。

上面的式子講的是母體。
事實上我們進行實驗，隨機抽樣取得數據，我們怎能這麼大膽的說他代表各別水準母體的平均數呢？
所以，我們也只能透過現有收集到的數據資料進行推估。
這部份又是統計一個很重要應用，點估計、區間估計等。依據樣本資料你能多大膽地說母體就是多少。
可是，實驗設計強調的是處理誤差，用來評估你的實踐結果如何，可不可信。

回到主體。
我們對於各別水準也只能用現有的抽樣資料來進行評估。事實上，我們的數學式子只能這麼寫著。

是否還記得，透過誤差來進行相對性比較時，會發生抵消的問題。我們不是改用的平方差嗎？
我們稱之為變異數，是吧。

現在，只不過是改成有個水準下，各別進行了次的隨機抽樣數。用一個式子就把它表達出來。所以，不要開始被這些式子給嚇到了。

(3.1.2)
  

他的意思是說，當我對各水準母體變異數的估計值，其實就是等於各水準樣本變異數。

這別各水準樣本變異數的計算方式，他自己那個水準下，從第1個抽樣數據開始到第n 個，個別去做減去該水準之樣本平均數的平方，再累加起來。然後最後再除以n-1。n是代表我們總共抽了幾個，j是足標，代表目前是指到第幾個。

喔～又回到母體的問題。

整個實驗的誤差估計值，也就可以這樣子表示：
(3.1.4)


還是用資料來表示吧。延續使用上次盒鬚圖所用的資料。

樣本平均數的符號

樣本變異數的符號

    

再改個表達方式。也就是對各別水準母體的估計值。




整體變異數的估計值




另外還有個東西也要順便提一下，就是殘差。本篇一開始講的式子，稍微移動一下。


思考邏輯都一樣，這個是指母體。我們又只能透過樣本來進行估計。
(3.1.5)


這時候，回去看看(3.1.3)與(3.1.4)，把它合併起來，並且用(3.1.5)取代，就可以得到下列式子。
(3.1.6)

這算是到目前為止最複雜的式子了。
下表就是加上殘差結果。

現在看到這一推數字，真的先不要太緊張或太在意。之前一直強調，我們是透過隨機抽樣的過程，以取得之樣本資料來推估我們無法一眼看透的母體。需要猜測的母體，可能隱含著某種函數特性，或許他真的是2x+1，只不過他不是老師出的題目，他會明明白白告訴你。而這些都是你遭遇的問題。因為你不是上帝，真的無法篤定說出他背後影藏的函數特性。
既然是猜測、是推估，就會衍生很多你說的對不對的問題，就會衍生出一堆來驗證你對不對的方法。
這些東西總得要有依據、要能計算。而樣本平均數、樣本變異數等，就是最基本的材料了。
由於是實驗的過程，你所關心的因素可能會產生相互影響，這又會觸發一些新的素材出來（目前這部份還沒討論）
後面數學式子會越來越多，越來越抽象。但也希望能一步一步抽絲剝繭。

實驗設計-10

實驗結果模型

數學與統計到底是不是同一件事情。當然不是。就像數學與物理到底是不是同一件事情，是一樣的道理。

數學式子是這樣子表達：。
這個式子是說，有一個函數，當我們投入x會得到y。但是，現在這個函數，還沒有告訴你，所以，你不知道要怎麼計算。
如果跟你說。
當x=1時，y等於多少？這時候，你應該會說選我選我，因為你知道答案。而且，隨便給你x多少，你都可以回答。
x     y
=====
-2   -3
-1   -1
 0    0
 1    3
 2    5
其實，他是由已知x來取得y。
其實，他就是一條斜率為2，向右平移1的一條直線。
其實，只要有兩點，我們就可以畫出一直線了。

回到統計的觀念。
因為他可以代表所有可能的情形，所以，我們可以稱就是母體。

問題就是這個函數（母體）長什麼樣子我們不知道。他是一個黑盒子。（數學的式子是白盒子）
    
而統計式子是這樣表達：
這個就是誤差。而就是我們要透過樣本資料去推估的母體。
所以，y才是我們的已知，而函數（母體）長什麼樣子我們都不知道，你的x根本英雄無用武之地。
這下子，y不是我們算來的，而是我們在隨機抽樣的過程中，藉由實驗、量測等方式取得之數據。
可能我們收集到的資料就會變成：
   y
====
 -3.1
 -0.9
  0.1
  3.0
  4.7

你可以想像，就好像有一個圖片，當你zoom in（放大時），每個點的距離就可以看得很清楚；當你zoom out（縮小時），每個點的距離就會變小，甚至看起來像一直線。
是得，這就是你可以忍受的誤差範圍。我們的式子
就可以改寫成 

如果，我把每個 都設成0時，不就回到原始數學式子了。可惜，這個 在統計來說是必要之惡。

再拉回簡單的問題。還好，我們的 這個黑盒子，目前不是一條直線。而是向靶紙一樣，只是一中心點而已。
也就是～～～平均數。

這時候我們就開始改用統計的習慣用法吧。假設進行了次隨機抽樣所得之數據，每個觀察數據就可以用下列公式表達。
   
也就是每一個觀察值，就是平均數再加上他自己的誤差。

那如果是單因子分析，假設有個水準（處理別）
各別水準進行了次的隨機抽樣數。 那所有的數據資料就可以這樣式子表達：



現在，看到這樣子的式子應該不會心慌慌吧。

實驗設計-9

之前有提到所謂「單因子」。別想太複雜，他就是你關心的一個題目。
燈有亮沒亮（兩個水準、兩種處理別），對植物成長的影響。
紅燈、黃燈、藍燈（三個水準、三種處理別），對植物成長的影響。

所謂的實驗設計，就是依上述所設定的問題，到底夠不夠完整性、具不具封閉性。
若沒有，妳就得要事先說明自己實驗設計的限制性。要把前提條件講清楚。

燈有沒有亮，兩個水準，「有亮」、「沒亮」。那時間多長呢？受不受日照影響呢？也就是你實驗所設定的環境。如果有另外的因素造成妳的實驗結果不一致性，那你所蒐集的資料就沒有意義。既然沒有意義，就不用浪費時間去搞數學模式了。

假設，妳的實驗環境設計非常完善。在一個密閉無日照的環境中，一個有用燈，一個沒有用燈。有用燈，燈的型號、亮度等等資訊都得收集。
接著，妳的問題就會變成，那～～妳到底要收集什麼資料。
原始問題是要問對植物成長的影響性。好～是什麼植物，要量測什麼數據來當做「成長」的「同義」資料。莖的週長、葉子長度、新發芽葉子，根的長度等等。有感覺了嗎？植物成長是你問題，某某數字就是你的題目。因為，是題目、是數字才能夠計算，才能夠比較。

問題還是沒有解決，因為還不夠嚴謹。
之前提過，所有的量測都會有誤差。我們要努力降低這個誤差，讓我們所收集到的數據資料是真的非常貼近於事實。這樣子我們才有可能下結論，而且是一個可以說服別人的結果。

所以，妳必須多量幾次。如果你只分別各種一棵植物，那是不是要多量幾個地方。有沒有可能，莖只有一個，妳也只能量一次。那就有風險性了。
各別多重幾棵吧，嗯，也許就可以降低量測誤差吧。
可是，妳不能有燈照的種子，與沒有燈照的種子是來自不同的植物，來自不同的購買源，這樣子又產生新的誤差來源。
所謂的隨機抽樣就是要降低這樣子誤差，減少別人對你實驗數據的攻擊。

接著又有問題了，那到底要種幾棵呢？這又是另一個實驗設計的問題。因為受限於資源（時間、經費等）妳不可能把全世界的種子都拿來種，但是，又得確保數據資料足夠，而不會有偏差。
這回到統計的問題，這叫大數法則。理論上，只要我收集的資料夠多，那會產生的誤差，應該會呈現常態分配（像一個倒鐘），可是怎麼才叫做夠多呢？一般來說是需要30筆。
也就是說，妳有兩個水準的話，那建議起碼要各種15盆，這樣子可能會減少資料的偏差(Bias)。

等你妳先解決的這些「問題」的問題後，才能說，我收集到了一堆數據資料，然後應該要用什麼樣的「題目」來得出，我的論點「有照」與「沒照」對於植物的成長有顯著的影響。


先聊到這，因為，接著會進入數學領域中。若沒做好心理建設，我想會放棄的人比較多吧。

實驗設計-8

假設我們有一個「題目」，請繪製下列數據之盒鬚圖。

應該不用解釋了吧。
那接著問說，哪一個比較好呢？

千萬別急著回答。要先回答，你的「問題」是什麼。

是的！！
「問題」不等於「題目」。

學校老師不斷地出題目給你解，卻沒有告訴你，當你遇到問題時，該用哪一種題目型態來解。

你先想想，你學到的「題目」，就當做是你學會了一個工具，就像是身上背了一把劍。
當你遇到敵人（問題）時，就拿出最適合的那把劍來砍敵人。
學校老師，努力的跟你講世界上有很多種劍，卻從來沒有告訴你當遇到什麼敵人時，該拿哪一把劍。
唉～把你搞混了。

如果你身上只有一把劍，遇到問題怎麼辦，不砍了嗎？視而不見了嗎？當然不是。
就算只有一把劍，遇到敵人，也要拿出來砍呀。只是砍的順不順手，能不能一刀斃命而已。
如果這把劍，你運用的非常順手，就算是難纏的敵人，頂多是多費點功夫而已。

懂了嗎？
如果你真的只會盒鬚圖，先不要理他。
先把你的問題搞清楚，到底要問什麼、要解決什麼問題。然後想辦法把你問題一直轉化成盒鬚圖能解的問題。
等等，千萬別跟我說「好吧！我只要學會盒鬚圖就好。」
別這麼沒志氣呀，更何況這個還不是真正的劍唷。

繞了一圈。
還是沒辦法告訴你，哪個比較好。
他有可能四個人（機器）做同一件事情，然後隨機抽樣7次的結果。
也有可能是一個人（機器），分四次隨機抽樣，每次抽樣7個數據。
（不過，抽象一點回答，這是解決單因子問題。）

這個就要看你的問題。
有些問題是了解現況，有些問題是預測未來。

無論何種，都是希望透過樣本資料(Data)來一窺全貌。

繪製Box-and-Whisker圖

無論是MS Excel與Mac Number都沒有支援Box-and-Whisker（盒鬚）圖。
但是，只要透過堆疊圖再加上誤差線，動些手腳就可以實作出來。
首先我們先來看看什麼是堆疊圖。

他是從0開始，逐一將數據累加上去。
選擇a的誤差線，就是會從10為開始，有正數與負數（方向）繪製一條細線，其長度可以設定。

有了這兩個基礎之後，我們再回顧一下，Box-and-Whisker是怎麼定義的。

所以，先看堆疊圖，應該要有三個box。
最底下的box是不是從0到第1個四分位數的高度（長度）。
接著是，第1個四分位數到中位數的長度。
再來，中位數到第3四分位數之長度。
接著是畫出那兩根突出的鬚。
下方的鬚，就是第一個box，往負數方向，取第1四分位數與最小值之差。
上方的鬚，就是第三個box，往正數方向，取最大值與第3四分位數之差。

等等！！
推疊圖有三個box，但是Box-and-Whisker只有兩個box。
喔～就是把最下方那個box不填滿就可以了。

再拿之前的數據資料做一遍。

實驗設計-7

寫到這邊，開始搞混了嗎？開始有點不知所措的嗎？
如果跟你說，再寫下去就是博士班資格考的內容時，你會不會打消學習意願了呢？
對我來說，知識比學歷重要。只可惜，台灣是一個重視學歷不重視知識的地方。
（往後會有更多數學，所以先補上這篇）

寫到這裡，只是統計的基本概念。往進階統計的方向寫下去，也有好多好多東西可以寫，機率就是一個很有趣的事情。再下去，數理統計、工程統計更是讓人一個頭兩個大。還可以朝品管的方向寫下去。還可以...。是的都可以。
而我，是因為看到最近又有什麼Big Data這個撈錢的術語。Data就是Data，沒有大小之分。若搞不清楚你收集資料的目的與意義，那也只是大垃圾與小垃圾之差別而已。

其實，真的沒有這麼難，而是你要知道你學這個要幹嘛？有很多在學校的老師都說數學不重要，不要學。我卻認為數學很重要，只可惜老師不會教。
而我，是學不是教。是從我自己學習的角度，來看這些「艱難」的學問。
還是回到原點，我們為什麼要學這些。

一切都是為了管理。
管理的目的是在控制異常。

所以，你才要去收集資料，看看他的誤差，然後「控制」這個誤差在你的理想範圍內。

所以，到目前為止，我們只有樣本數、樣本平均數、變異數、標準差、有中位數、四分位數等，這個期望用幾個數字，就能夠看出全貌。

說穿了，就是為了控制誤差。

因著誤差來源的因素不同，以及誤差所呈現的特殊樣式，所以後面才會搞出一堆有的沒有的數學模式。

之前提到過，為了讓「誤差減少誤差」所以，我們會「多抽樣幾個，並重複做幾次」。原則上每一次的抽樣都是獨立的行為。
這個模式就是單因子。我們只針對一個問題去抽取我們要的數據資料，利用「幾個」與「幾次」所得到的數據資料來推估母體，或者找出問題。

還有一種情境是「當這個配上那個會怎麼樣」這就是雙因子的問題。原則上每一次的抽樣，就得知道是在這個配上那個下所進行。這樣子的誤差就有可能會發生干擾。為了找出這個干擾，又有一堆的式子等著我們去學習，這類的應用甚至最後可以推估說，「這個配上那個根本沒有意義」，他們根本是獨立事件。

你想知道問題在哪裡嗎？你想透過資料找出問題在哪裡嗎？也許，你可以繼續看下去。

而我的目標，是希望這一段走完後，能慢慢走到機率論，再走到人工智慧的應用去。

實驗設計-6

相對於平均數有個中位數。這個都是看集中性。
變異數其實是看誤差，有點是在看離平均數有多遠。那應該還有個東西可以用來看散佈性，那就是四分位數。

中位數是把抽樣取得之樣本資料排序，然後取中間那個數據資料。四分位數，就是取得四分之一位置的數據資料。


又回到圖勝於文的問題了。
應該用什麼圖來呈現，這次抽樣所得資料的散佈情形呢？
我們會用Box-and-Whisker Plots。有人翻成盒鬚圖。
這個圖要用到5個資料分別為

依序說明：
最小值，第一四分位數，中位數，第三四分位數，最大值

再用之前的數據計算如下：

但是，Pages或EXCEL都沒有支援這個圖表，得用堆疊圖加誤差線的方式來呈現。有點麻煩，留著以後說明。
網路上倒有不少線上服務可以用。
http://easycalculation.com/statistics/box-plot-grapher.php

這張圖很清楚地描述各數字間的關係。

或者http://www.mathwarehouse.com/charts/box-and-whisker-plot-maker.php#boxwhiskergraph

另外，計算所得上述資料後，還有兩個東西順便知道一下。

• 全距(Sample Range）：最大值減去最小值

        

• 四分位距(Interquartile Range) ：第3四分位數減去第1四分位數

        

實驗設計-5

之前提到平均數是看集中性，又說他是重心。其實這樣子講是危險的。

想想打靶吧。

有一個人，「集中性」很差，一張靶紙上到處都有彈孔，可是，就是有幾個剛好射中靶心。成績很高。

另一個人，「集中性」很高，彈孔都集中在某一個區塊，可是，一堆彈孔就是離靶心很遠。

這兩個人到底誰厲害呢？

若光看平均數，你選了第一個人，那要殺敵還得碰運氣。

若是第二人，也許該告訴他，若想打A這個地方，應該要瞄在B的位置。或者應該說，其實是準心歪了，或者槍根本沒經過校正。

問題很多，但是，打靶的目的，就是要我們發現問題，解決問題。

是的，取樣的過程，就是要去發現問題，解決問題。

射手就是所謂的製程。

射出彈孔就是取樣的過程。

彈孔的所在位置，就是收集的樣本資料。

靶心是理想平均數，實際上應該稱之為期望值。

計算彈孔的平均數(因為是平面，所以會有X與Y)

但是～～散佈情形呢？

其實，散佈的反義好像是集中。其實，這個是相對的意義。

也就是說，應該要有個方法來計算散佈情形，然後得到一個值，可以相互比較。

分散性

只要有取樣得到一系列數字，就可以算樣本平均數。

如果去計算每個數字與平均數之差，感覺上好像可透過距離來呈現他的散佈性。

可惜，樣本資料有些比平均數大，有些比平均數小，這樣子來回抵消掉，也看不出什麼特性。

當然可以取絕對值，不過，如果用平方的話，是不錯的選擇。

樣本值與平均數之差，不就是「誤差」嗎？把所有的誤差先平方，避免抵消效果。然後再全部加起來，似乎可用來代表這組樣本資料的散佈情況。計算所得之值如果越大，就表示他的散佈情況就很嚴重。越小，就表示越集中。

專業一點的說法，這個計算之值稱之為樣本變異數。

他的公式如下：

這個公式應該不難理解，就是先計算平均數，然後個別數據資料減去平均數後再平方。每一個都這樣子做完之後，加總起來。之後，再除以n-1。
回想一下，平均數是除以n是吧。這兒為什麼要除以n-1呢？
我想，開始學統計的人，這是最無法理解之事。（喔～起碼我是）
這個n叫做自由度。

同一個數字，除以n 與除以n-1，所得結果何者為大，當然是n-1。
好，這個是來看散佈性，越小就是越集中，越大就是越分散。（有那種味道）
可是，我們只取得樣本資料不是嗎？這個數值越小，猜錯的機率不是越大嗎？

之前平均數，我們取了n個數字，這些數字真的是我們取得的。所以，除以n沒問題，有信心。
可是，樣本變異數，好像要減一個平均數，這可不是我們抽樣取得，他是計算結果，不是嗎？而且，他也只有樣本呀，並不能代表母數？你的信心度是不是應該要下降一點。也就是說，你的自由度（不是你操作的）不就應該少一個嗎？（這個就是平均數）所以，加總後所得除以n-1。後續，會看到n-2的，你應該可以聯想到，是在公式中會有兩個數字是經過計算所得，而不是原始的樣本資料。

其實，比較常用的是標準差，他的公式：


用試算表軟體，都有公式可以輕鬆算出來。
下圖C欄下方是用內建公式算的。至於D欄則是依據統計公式算的。

實驗設計-4

之前我們試著用直方圖來看我們資料的特性。一般是期望看出資料是左偏還是右偏，也就是最高點聚集區塊的位置。其實這樣不太科學的樣子。應該要有數字化來支持。

透過數字化的方式，其實也是從直方圖的感覺所衍生的。也就是要看出圖中的兩個重點：
1. 集中性
2. 分散性
哈～這兩個好像是矛盾右互斥的東西。
但是，對一堆我們想要研究的資料，在我們還沒有理解他之前，當然要看看他的集中與分散個別有什麼意思。

集中性

最常用的就是平均數(Mean)，這裡所提到的是指樣本平均數。


假設收集了n個數據，分別是。把大家相加後，再除以總個數n，即可得。
這個數字具有「重心」的意義，也就是集中趨勢。
如果不考慮量測誤差，或者異常值，那應該每次取得的樣本值應該都是這個值。而且，我們也可以相信母體也應該是這個值。

但是，實際的情形可能不是我們所想像，有可能大部分的值其實都比理論平均值大一點，偏偏有一個值，就是筆理論平均值小很多，那平均下來，當然就會有偏差。
所以，有時候會想要去看看，如果我取樣n個並排序後，最中間那個值到底是什麼。如果他跟平均值一樣的話，那我們可以想像他的直方圖應該像是一個鐘形，中間高，兩邊低。
這個數字就叫做中位數。
可是我們抽樣的n，有可能是奇數，也有可能是偶數，最中間那個數就會不一樣了。


假設我們收集到下列11個數據：3,3,8,6,3,4,4,7,7,11,12
平均數的作法：
 

那中位數呢？
11個，所以是奇數，取最中間那個值就好，也就是第（11＋1）/2＝6個
先把原本的11個數據排序一下：
3,3,3,4,4,6,7,7,8,11,12
所以，第6個就是6。

跟平均數不一樣耶！！
是的，人生沒有樣樣都是完美的。

實驗設計-3

之前提到圖勝於文。最常用到的圖叫直方圖，他是用來看「頻率」的。
頻率的意思就有次數的概念。之前也提到所收集的數據往往是量測之結果，都會有誤差，就會有估計值。所以，重複做所得的數據也不一定都一樣。
所以，要有次數，每次數據都不一樣，這兩個合起來的意思就是要將資料數據進行「分組」。
緊接著的問題就是：
1. 要分幾組？
2. 每組的組距(每組數據的寬度）是多少?

分太細或分太粗都無法呈現數據的特性。
有時候，都需要經過幾次試驗後，看看圖形有無呈現出特殊的感覺。

設計組距

1. 找出樣本資料中最大值與最小值。
2. 最大減最小再除以期望組數。
3. 前項所得之數，再取一個方便處理的數字。
4. 依據這個方便處理的數字，從最小值加上此數字，定義出組距上、下界。

用前一個樣本資料為例，總共有32個數據。排序後


最大104.6；最小96.9 相差7.7。
期望分成10組，所以7.7/10= 0.77，方便處理取0.8。

繪製直方圖

我用Mac的Numbers做出之結果，如下圖。

這個有幾點要注意：
1. 原始資料排序是使用「重新整理」。
2. 方便處理的數字是用公式：=ROUNDUP(E3/E4,1)
3. 次數的公式：(原始文字會造成Blogger出錯）

4. 其實Number並沒有直方圖。他只有長條圖。這邊是動了手腳。
    4.1 設長條間距為0。這樣子各條又混再一塊了。
    4.2 設陰影為個別。這樣子就會弄出各條的邊界。
    4.3 其實X軸的數字位置是錯的。應該是在上下邊界處，而不是再中間。
5. 並不是所有的數據資料都得畫直方圖，也有可能是散佈圖。
6. 目前還沒有進化到，改變組數後仍可自動化。