挑選保養美妝品的眉角很多，開架商品挑的眼睛都花了，而且要多花時間找自己喜歡的，不然往往瓶瓶罐罐堆滿房
最近這一款【birthday】多醣體纖維面膜 體膜保濕美肌特惠組(面膜6片+體膜6片)真的大推啊！
相關推薦體驗文也不少，而且牌子也夠大，用起來其實很安心。
找東西就是這樣，多找多比較就對了！~~~
【birthday】多醣體纖維面膜 體膜保濕美肌特惠組(面膜6片+體膜6片)這個cp值真的無庸置疑，網路上的開箱體驗文很多，代表真的值得入手～~
這邊教大家六大祕訣挑選保養與彩妝品的訣竅
1. 閱讀標籤成分
2. 選擇適合你皮膚的保養品
3. 金錢不代表一切
4. 一次只測試一種保養品
5. 追蹤妳的成效
6. 多多參考別人的意見
大家看到我的分享再看看別人的，就知道我推薦的很不錯瞭吧
我比較常去momo買這類產品，送貨速度快，而且收到貨品想退貨，速率又快，真的很大推
而且遇到周年慶，母親節，雙十一啦都會有許多優惠，這是我最常逛的理由，相信你也是
而這個【birthday】多醣體纖維面膜 體膜保濕美肌特惠組(面膜6片+體膜6片)是我在閒逛MOMO時，猛然看到的產品
簡直是超級驚艷啊！
最近因為宅經濟發酵，各種商城相關促銷訊息非常多，趁這一波入手一些好物，真的撿到便宜!
下訂後，也是很快到貨，效率驚人啊，我相信在這商城買過的朋友應該都知道他們的速度吧
所以我個人對【birthday】多醣體纖維面膜 體膜保濕美肌特惠組(面膜6片+體膜6片)的評比如下
外觀質感：★★★★
使用爽感：★★★★☆
性能價格：★★★★☆
詳細介紹如下~參考一下吧
完整產品說明
【birthday】北極海多醣體纖維體膜
● 王祚軒醫師代言推薦
● 來自挪威北極海海藻多醣體
● 全身嫩白, 補水Q彈透亮
● 臂/背/頸/胸/腿/足皆可敷,1次有感
● 可泡澡SPA或足浴用，冬天暖暖敷更溫暖，夏天冰敷清涼舒適
使用方法：
1.洗完澡後，將體膜輕敷於雙臂、胸前、胸部、小腿、大腿或是背部，並用手輕按到或輕拉動展延到每個部位都浮貼住。使用20-40分鐘後取下體膜，用指尖輕拍肌膚到精華液完全吸收於肌膚。
2.敷完後的體膜，可用冷開水稍微沖洗體膜後，放回透明盒再置入鋁箔袋中冷藏保存，第二天取出融解約於80℃的150ml熱水中，再倒入溫水稀釋混合即可，可用來泡腳、泡澡，保養肌膚。
3.如有曬傷或肌膚狀況較乾癢時，可依個人膚況每3天敷一次。本商品為天然海藻多醣體製成，長時間敷效果更佳。
4.夏季本商品可置於冰箱冷藏後取出使用，清涼舒適。冬天可連同鋁箔袋放置於溫水中5分鐘後再使用，溫暖保濕。
保存方法：請置於陰涼乾燥處，避免陽光直射，可放置於常溫及冷藏，請勿冷凍或微波加熱。
注意事項:本商品為外用，請勿吞食。並請置於兒童無法拿取處。使用時若有不適或過敏症狀，請立即停用。
製造日期：標示於面膜封口處。
【birthday】北極海多醣體纖維面膜
●王祚軒醫生代言推薦
●來自挪威北極海海藻多醣體
●全精華溶解導入型面膜
●超高密合式導入補水
使用方法:
1.洗完臉後，將面膜輕敷於全臉，並用手輕按到或輕拉動展延到每個部位都浮貼住。使用20-40分鐘後取下面膜，用指尖輕拍臉部到精華液完全吸收於肌膚。
2.敷完後的面膜，可用冷開水稍微沖洗面膜後，放回透明盒再置入鋁箔袋中冷藏保存，第二天取出融解約於80℃的150ml熱水中，再倒入溫水稀釋混合即可，可用來泡腳、泡澡，保養肌膚。
3.如有曬傷或肌膚狀況較乾癢時，可依個人膚況每3天敷一次。本商品為天然海藻多醣體製成，長時間敷面效果更佳，使用完後無需清洗即可上妝。富有彈性水分的肌膚，更容易上妝且不易脫妝。
4.夏季本商品可置於冰箱冷藏後取出使用，清涼舒適。冬天可連同鋁箔袋放置於溫水中5分鐘後再使用，溫暖保濕。
保存方法：請置於陰涼乾燥處，避免陽光直射，可放置於常溫及冷藏，請勿冷凍或微波加熱。
注意事項:本商品為外用，請勿吞食。並請置於兒童無法拿取處。使用時若有不適或過敏症狀，請立即停用。
製造日期：標示於面膜封口處。
品牌名稱
品牌定位
- 醫美(藥局)
商品規格
- birthday 多醣體纖維體膜
成分：Purified Water,Seaweed extract,Arctic Polysaccharides, Hyaluronic Acid, L-ascorbic Acid,Vitamins E
容量：30ml/片, 每片約21*18cm
包裝組合：6片
產地：台灣
birthday 多醣體纖維面膜
成分：Purified Water,Seaweed extract,Arctic Polysaccharides, Hyaluronic Acid, L-ascorbic Acid,Vitamins E
容量：30ml/片
包裝組合：6片
妝廣：北市衛?廣第104100375, 105030762號
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熱點新知搶先報
... 如果時間序列是協方差平穩的並且誤差是不相關的，我們可以使用普通最小二乘法來估計自回歸模型。但是，當自變量包含因變量的過去值時，我們先前的序列相關檢驗Durbin–Watson檢驗得出的結果是無效的。 因此，對於大多數時間序列模型，我們不能使用Durbin–Watson統計量。但是，我們可以使用其他檢驗來確定時間序列模型中的錯誤是否序列相關。該檢驗是殘差自相關和殘差自相標準誤的t檢驗。為了進行系統的講解，我們接下來將先討論自相關，然後再討論殘差自相關。 時間序列的自相關是該序列的值與其自身過去值之間存在相關性，其中k代表滯後的周期數。當k= 1時，自相關顯示該變量在一個周期內與其在前一周期存在相關性。例如，第k階自相關（ρk）為 ... 其中E代表期望值。注意，當k= 0時，等式為Cov（xt，xt-k）。這意味著ρk的絕對值小於或等於1。 當然，我們無法直接觀察自相關係數ρk，因此我們需要對ρk進行估計。我們用其估計值x替換xt的期望值x，以計算自相關係數。時間序列xt的k階估計自相關（^ρk）為 ... 與時間序列的自相關定義類似，我們可以將時間序列模型的殘差自相關係數定義為 ... 我們假設時間序列模型中殘差期望值為0。 通過檢驗殘差的自相關是否與0顯著不同，可以確定我們是否使用了正確的時間序列模型。如果檢驗結果為真，則不能正確指定該模型。我們使用殘差的樣本自相關及其樣本方差來估計誤差自相關。 滯後的殘差自相關係數等於0的原假設是基於該滯後的殘差自相關和殘差相關的標準誤，該標準誤等於1/√T，其中T是觀測值的數量。如果我們在一個時間序列中有100個觀測值，則每個估計的自相關的標準誤為0.1。通過將滯後的殘差自相關係數除以其標準誤1/√T，我們可以進行殘差自相關係數等於0的原假設的t檢驗。 我們如何利用誤差自相關的信息來確定是否正確指定了自回歸時間序列模型？我們可以使用簡單的三步法。首先，估計一個特定的自回歸模型，例如AR（1）模型。其次，計算殘差的自相關。第三，檢驗以查看殘差自相關是否與0不同。如果顯著性檢驗顯示殘差自相關與0顯著不同，則模型未被正確指定，我們可能需要對其進行修改。 現在，我們提供一個案例來演示此三步方法的工作原理。 案例 預測英特爾公司的毛利潤率 分析師決定使用時間序列模型來預測英特爾公司的毛利潤率[(銷售額-銷售成本)/銷售額]，使用1999年第二季度到2013年第四季度的季度數據。但是，分析師並不知道預測毛利率的最佳模型是什麼，但姑且認為當前期間的值與前一個時期的值相關。下面，我們開始構造一個一階自回歸模型,AR(1): 毛利潤率t=b0 + b1 (毛利潤率t-1)+εt。下表顯示了AR(1)模型的結果，以及模型殘差的自相關性。 ... 在回歸方程中，截距（^b0=0.1795）和毛利率的滯後係數（^b1=0.7449）都非常顯著。截距的t統計量約為2.8，而毛利率的滯後係數的t統計量大於8。 該模型具有59個觀測值和兩個參數，57個自由度。在0.05顯著性水平下，t統計量的臨界值約為2.0。因此，我們必須拒絕截距等於0（b0= 0）且滯後係數等於0（b1=0）的原假設。但是這些統計數據有效嗎？儘管上圖中顯示了Durbin–Watson統計信息，但當自變量包括因變量的過去值時，不能將其用於檢驗序列相關性。正確的方法是檢驗該模型的殘差是否是序列相關的。 在上表的底部，顯示了殘差的前四個自相關係數以及每個自相關的標準誤和t統計量。樣本具有59個觀測值，因此每個自相關的標準誤為1/√59= 0.1302。前四個自相關中沒有一個t統計量的絕對值大於1.1137。 因此，我們可以得出以下結論：這些自相關均不與0顯著不同。因此，我們可以假設殘差沒有序列相關，並且模型已正確指定，並且可以有效地使用普通最小二乘法來估計參數。 接下來，將如何使用它來預測下一個時期的英特爾毛利率呢？估計的方程為毛利潤率t=0.1795 + 0.7449（毛利潤率t-1）+εt。在任何期間，殘差的期望值為0。因此，該模型預測，在t+1期間的毛利率將為毛利潤率t+1= 0.1795 +0.7449（毛利潤率）。例如，如果本季度的毛利潤率為65％（0.65），該模型預測下一個季度的毛利潤率將增加到0.1795+ 0.7449（0.65）=0.6637或66.37％。另一方面，如果當前的毛利潤率為75％（0.75），則該模型預測，在下一季度，毛利潤率將降至0.1795+ 0.7449（0.75）=0.7382或73.82％。 END 文：邊際實驗室 轉載請註明出處 更多CFA「量化分析」內容講解 ↓ ↓ ↓ CFA教材詳解：一元回歸模型的方差（ANOVA）分析 CFA教材詳解：線性回歸的決定係數 CFA教材詳解：線性回歸模型的假設/線性回歸的標準誤 CFA教材詳解：具有一個自變量的線性回歸 ...
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文章來源取自於：
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