天弓飛彈3枚攔對岸1枚「攔截率210%」!于北辰數學神算挨轟 本人回應了
中天新聞網.2022年8月14日 17:05

社群中心/綜合報導

  數學題被質疑根本算錯了!大陸解放軍日前進行「鎖台軍演」,試射東風飛彈和長程火箭彈,退將于北辰表示,我方天弓飛彈每發攔截率大約是70%,用3發攔截解放軍1枚飛彈,攔截率高達210%,「一定攔截的到」,此話一出被大批網友質疑根本算錯,律師林智群更直接打臉,他算出「攔截率應該是97.3%」。因為這番數學題引發爭議,于北辰今日在臉書回應強調:戰爭不是數學問題,是生存問題,沒有機率算計,只有同島一命!

  退役陸軍少將于北辰日前在鄭弘儀主持的節目指出,天弓飛彈攔截率通常是7成,「我3發攔你1發,攔截率就210%了,一定攔截的到」、「1發太冒險了,一定是3發,用一個三角函數的方式」、「3發攔1發攔不到,中科院可以關門了。」此段影片播出後引發台灣和大陸網友熱烈討論,律師林智群今(14)日在臉書發文吐槽說,于北辰的數學實在是不行,天弓飛彈1發攔截率70%,攔不到機率就是30%,3發攔不到的機率是0.3*0.3*0.3= 0.027,那3發攔1發的成功率應該是1-(0.3*0.3*0.3 )=0.973,也就是97.3%。

  遭到外界質疑算錯,于北辰剛剛在臉書回應:「別陷入敵人的陷阱裡」該慶幸的是「我說的他們都有在聽」「你們都很棒」前兩天我上節目時,大家對於我的數學問題,產生了很大的興趣,不斷的有人來我的版面攻擊我、下面放了很多照片與連結,很感謝「小粉紅」你們的用心,其實不只是數學問題、軍事議題、政治議題,就有一群人專門做梗圖、抖音等等,還有在地協力者、要抓我的語病、聽我說的議題拿去用就算了,還要做文章,制造話題,別這麼懶,都想從我于北辰口中說出來一些軍事機密或是爆料,然後說是于北辰說的,很感謝你們用心良苦,讓你們失望了,認識我的人都知道,我從來不說八卦、軍事議題能說的、能講的,我一定會用最簡單的方式告訴大家,軍事議題絕對不是用算的,重要是我們攔截的到與否,小學老師應該很開心,我的乘法沒算錯,機率問題…..大家都是老師,都非常棒,我一點就通,攔截率「八成」以上,時絕對不是8*3=24,大家也都知道了命中率是多少了!戰爭沒有機率問題,只有生存的決心,若是戰敗了,留再多的飛彈有何用處?戰爭不是數學問題,是生存問題,沒有機率算計,只有同島一命。

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藍提案離島建設引中資 黃捷轟包藏禍心:若通過金馬恐淪陷
即時中心/詹詠淇報導國民黨立委陳雪生、陳玉珍等提案修正「離島建設條例」,主張引進中資參與離島重大公共工程,該案列入今(5)日立法院會報告事項處理時,民進黨團提議退回程序委員會,現場無異議,立法院長韓國瑜裁示退回。對此,民進黨立委黃捷盤點近5年離島已決標的工程列表,「內容令人不寒而慄」,一旦這法案通過,幾乎可宣告金門馬祖淪陷。
  • 資料來源:網路溫度計自2017年至今約累積28億則以上文章的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Dcard、以及包含Yahoo奇摩新聞、聯合新聞網、中時新聞網、ETtoday新聞雲、LINE TODAY、蘋果日報、自由時報、三立新聞網等約350家媒體網站上與選舉相關之政黨、候選人公開資料。
  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司