【1% Community 】成為鎂光燈下最耀眼的綠葉--主持力養成！
👉本週的百分之一專欄，要來大家分享的是在WorkFace扎實學習的 ＃主持力培訓課 時光！這次邀請參與 ＃2021創變者培力營 的執行志工夥伴 馮逸華，和大夥一起聊聊在主持力分享中的深刻收穫：
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Hi大家，我是逸華！
從 Benson 和 Alice 一開始的問題來開啟今天的志工腦力激盪，分享自己過去的主持經驗、覺得主持最重要的 3 件事是什麼？
除了志工分享線上主持和線下主持的差異，Alice 也提到要事先準備主持稿、預想臨場反應、瞭解主辦單位和講者的背景等，以便在活動串場中支援互動和維持氣氛。
Alice 認為，線上主持無法看見聽眾，此時主持人的互動和感染力就很重要，例如線上可以作一些表情符號的簡單互動，最後也特別著重說明常常被主持前台所忽略的設備問題，對於線上主持的穩定度也是關鍵因素。
對於分組腦力激盪的分享， Benson 從現場反應來帶領志工討論：主持人在什麼情況需要自己跟自己尬聊／講者／觀眾尬聊呢？總結大家的經驗回饋，其實都是以如何讓參與活動的所有人，能夠更簡單就投入在這個活動當中，為主持人總體思考的出發點；
而無論是可以擷取講者分享內容的關鍵問題，還是做好事前功課分享自己觀點，又或是先自己暖起來，再邀請觀眾一起做一個很小的回饋等等，其實主持的經驗就是在每一次的實戰練習中、慢慢累積起來的！
最後，鼓勵大家都能從實作中找到適合自己的主持風格！
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z表 在 [問題] 關於常態隨機變數與查Z表的問題- 看板Statistics - 批踢踢 ... 的美食出口停車場
在查z表時
假設z(0.78)
用matlab normcdf(0.78)
與這個網站的表 https://www.sjsu.edu/faculty/gerstman/EpiInfo/z-table.htm
算出來是 0.7823=0.5+0.2823 （所以實際上是 -0.78 至 0 至 右邊全部？)
但用這個表 https://www.statsoft.com/textbook/sttable.html
算出來是 0.2823 (這個是正確的答案吧)
有人可以幫忙解釋這兩個的差別嗎？
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另外我看了個定理
"假設X為常態隨機變數，其分佈為 N(μ,σ^2)，則 (X-μ)/σ 為分佈 N(0,1)
的標準常態隨機變數，或是說 Z=(X-μ)/σ "
我個人的理解是：把非N(0,1)的分佈，經由Z標準化後，得到之Z的機率P
即為原分佈的機率P
不知對不對呀？
先謝謝大家的回答
電機系，但論文需用到，所以還在努力中 = =
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