美美的攜手足跡.

選購攝影相關產品，比選擇電腦主機還是家電產品更難！

大家在進入任何一個領域之前，多少都會去網路上爬文

比方說：「入門推薦的攝影器材」、「基本攝影裝備」或者是「必買的攝影裝備」，尤其對於新手來說，這可是非常重要的功課

因為每個人都希望一次到位，避免踩雷，傷了荷包是小事，另一半發火可是大事啊!

其實選擇的方式歸類以下幾點

1.買新款不買舊款 2.不買套機，機身鏡頭分開選擇 3.在自己的預算內買最好的，一步到位 4.一機身+一短焦+一長焦（必備）

其實我在很多的購物網站比較起來，momo買東西是目前最省的一個平台了!

更新商品及相關促銷的活動也是非常多~

攝影用品很多，而且現在刷卡很多優惠，去店面買價格很死，也無法累積點數

所以感覺到實體店面看完後，到MOMO選擇會是很好選擇，有時還可以拿到很便宜的價格

尤其常常有促銷，如果你看中的型號有在上面就真的賺到了

【GoPro】胸前綁帶-小 ACHMJ-301(公司貨)是我這陣子選購的，用起來的評價真的不錯

實用性、外觀、價格也平價

在許多網站都有相關的介紹，可見評價真的很高！

現在省錢才是王道啊!

而且我也很常逛PTT，這款【GoPro】胸前綁帶-小 ACHMJ-301(公司貨)也真的受到不少人的推薦(我看得出什麼是業配文，不要說我笨)

所以我個人對【GoPro】胸前綁帶-小 ACHMJ-301(公司貨)的評比如下

實用性：★★★★★

價格：★★★★☆

推薦度：★★★★☆

完整產品說明

青少年胸部肩帶比成人胸部肩帶小一號，最適合小孩子使用。
有了它，您可以在全世界以自己的角度拍攝身歷其境精彩影片。
無論是騎車和滑板，還是溜滑梯和盪鞦韆，皆可實現此拍攝手。僅限3 歲以上的小孩子使用。 
• 最適合小孩子（僅限3 歲以上） 
• 能夠拍攝到更多第一人稱畫面的設備 
• 實現超臨場感、低於頭部視線的活動拍攝 
• 最適合各類體育運動，皆可實現此類拍攝




 


品牌名稱

解析度

• 4K

畫素

• 1501萬~2000萬

保固期

• 1年

語言

• 中文
• 英文

顏色

• 黑色

功能

• GPS
• APP搖控
• 防水
• 觸控
• 語音聲控
• 藍芽遙控
• 機身防手震

來源

• 公司貨

效能

• 5-10米

保固期

• 1年保固期

• 非人為因素,一年原廠保固.

商品規格

• 商品配件
  可調式胸前綁帶(小)
  快拆扣
  螺絲旋鈕
  
  *本賣場為ACHMJ-301胸前綁帶-小賣場,不包含相機等其他配件,拍照商品僅供參考
  *商品拆封後恕不接受退/換貨
  *此賣場為忠欣公司貨

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更多CFA官方教材詳解，請關注「邊際實驗室」公眾號。 「邊際實驗室」是一家專注於金融科技、金融大數據領域的工作室，同時提供CFA、FRM等金融考試內容的免費講解。 ... 在本節中，我們討論如何使用隨機漫步的概念來確定時間序列是否是協方差平穩的。與我們此前討論的傳統自相關方法相比，此方法著眼於AR（1）模型的斜率係數。 通常，對於時間序列，所有滯後的自相關係數在統計上都無法顯著不等於0，或者隨著滯後數量的變大，自相關係數會迅速降至零。相反，非平穩時間序列的自相關係數不存在這種特徵。使用非平穩性檢驗（稱為單位根的Dickey-Fuller檢驗）使這種結果更加明確。 我們可以針對AR（1）模型解釋單位根問題。如果時間序列來自AR（1）模型，要使協方差平穩，滯後係數b1的絕對值必須小於1.0。如果滯後係數的絕對值大於或等於1.0，我們將不能依靠AR（1）模型的統計結果，因為時間序列不是協方差平穩的。如果滯後係數等於1.0，則時間序列具有單位根：符合隨機漫步特徵，且不是協方差平穩的。根據定義，所有帶有或不帶有漂移項的隨機漫步都具有單位根。 我們如何測試時間序列中的單位根？如果我們認為時間序列xt是隨機漫步的，那麼可能會考慮使用AR（1）模型的參數並對b1= 1的假設進行t檢驗。但是，如果b1= 1，則xt並非協方差平穩，並且係數^b1的t統計量實際上並不遵循t分布；因此，t檢驗將無效。 Dickey和Fuller（1979）基於AR（1）模型xt=b0+b1xt-1+εt的變換版本開發了基於回歸的單位根檢驗。從AR（1）模型的兩側減去xt-1得到xt–xt–1=b0+（b1–1）xt–1+εt或xt–xt–1=b0+g1xt–1+εt，E（εt）=0 其中g1=（b1-1）。如果b1=1，則g1=0，因此g1=0的檢驗就是b1=1的檢驗。 如果AR（1）模型中存在單位根，則回歸中g1將為0，其中因變量是時間序列的一階差分，自變量是時間序列的一階滯後值。Dickey–Fuller檢驗的原假設為H0：g1=0，即時間序列具有單位根並且是不平穩的；備擇假設為Ha：g1<0，則時間序列沒有單位根並且是平穩的。 我們使用Dickey和Fuller計算出的一組修正的^g1的t統計量進行t檢驗。修正後臨界值的絕對值比常規臨界值大。許多軟體包都可以實現Dickey-Fuller檢驗。 案例 阿斯利康的季度銷售額 2012年1月，股票分析師正在為總部位於英國倫敦的生物製藥公司阿斯利康的季度銷售額建立時間序列模型。模型使用2000年1月至2011年12月之間的阿斯利康季度銷售額（美元）數據。他發現對數線性趨勢模型似乎比線性趨勢模型更適合於對阿斯利康的銷售進行建模。但是，對數線性回歸的Durbin–Watson統計量僅為0.7064，這使他拒絕了回歸誤序列不相關的假設。他的結論是，他無法僅使用時間趨勢模型來模擬阿斯利康的季度銷售數據。他決定使用AR（1）模型為阿斯利康的季度銷售記錄建模。 模型公式為ln銷售額t=b0+b1ln銷售額st-1+εt。在估算這種回歸之前，分析師應該使用Dickey-Fuller檢驗來確定阿斯利康季度銷售額的自然對數中是否存在單位根。如果他使用從2000年第一季度到2011年第四季度的阿斯利康季度銷售數據樣本，獲取每個觀察值的自然對數，並計算Dickey-Fullert檢驗的統計量，那麼該統計值可能會導致他不能拒絕阿斯利康季度銷售自然對數中存在單位根的原假設。 如果時間序列中有一個單位根，我們應該如何建模?一種常用的方法是將一階差分序列建模為自回歸時間序列，如下。 阿斯利康的季度銷售自然對數如下圖所示。通過查看圖表，分析師確信季度銷售的自然對數不是協方差平穩的(有單位根)。 ... 因此，分析師創建了一個新的序列，是阿斯利康季度銷售自然對數的一階差分。下圖顯示了該序列。 分析師將兩個圖進行了比較，並注意到將阿斯利康的季度銷售額對數進行差差分後，就可以消除阿斯利康的銷售額對數中的強勁上升趨勢。由於一階差分序列沒有強勁上升趨勢，因此，差分序列可以假設為協方差平穩的。 ... 現在假設分析師決定使用AR（1）模型對新序列進行建模。模型的公式為：ln（銷售額t）-ln（銷售額t-1）=b0 + b1 [ln（銷售額t-1）-ln（銷售額t-2）]+εt。 下表顯示了該回歸的結果。 ... 上表的結果顯示該模型中殘差的前四個自相關係數在統計上不顯著。該模型具有48個觀測值和兩個參數，以及46個自由度。該模型中t統計量的臨界值在0.05顯著性水平上高於2.0。這些自相關係數的t統計量絕對值都沒有顯著大於2.0。 因此，我們不能拒絕這些自相關係數的每一個都等於0的原假設，而是得出結論，在殘差中不存在明顯的自相關。 該結果表明該模型已明確指定。新的一階差分數列的一階滯後截距（^b0=0.0222）和係數（^b1=-0.5493）都具有統計學意義。 截距值（0.0222）表示，如果本季度銷售額未發生變化（yt=ln銷售額t-ln銷售額t-1=0），則下季度的銷售額將增長2.22％。如果本季度銷售額發生了變化，該模型預測，下季度的銷售額將增長2.22％減去0.5493倍本季度銷售額。 阿斯利康在2011年第三和第四季度的銷售額分別為84.05億美元和88.72億美元。如果我們在2011年第四季度末之後使用上述模型，那麼阿斯利康在2012年第一季度的銷售預測值是多少？ 假設t是2011年第四季度，t-1是2011年第三季度，t+1是2012年第一季度。那麼我們將計算^yt+1=0.0222–0.5493^yt。要計算^yt+1，我們需要知道yt=ln銷售額t–ln銷售額t-1。在2011年第三季度，阿斯利康的銷售額為84.05億美元，因此ln（銷售額t-1）=ln8405= 9.0366。2011年第四季度，阿斯利康的銷售額為88.72億美元，因此ln（銷售額t）=ln8872 = 9.0907。因此，yt=9.0907-9.0366= 0.0541，^yt+1=0.0222–0.5493（0.0541）=-0.0075。如果^yt+1=-0.0075，則-0.0075=ln（銷售額t+1）-ln（銷售額t）=ln（銷售額t+1/銷售額t）。如果我們對方程的兩邊求冪，結果是 ... 因此，根據2011年第四季度的銷售量，該模型預測阿斯利康在2012年第一季度的銷售額將達到88.05億美元。此銷售預測可能會影響我們購買阿斯利康股票的決定。 本文由邊際實驗室原創，轉載請務必註明出處。 ...

文章來源取自於：

壹讀 https://read01.com/xmnzyyD.html

MOMO購物網 https://www.momoshop.com.tw/goods/GoodsDetail.jsp?i_code=3638097&memid=6000007380&cid=apuad&oid=1&osm=league

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