上班族早餐吃不好会影响决策能力




早餐对健康的重要性早已不言而喻。日前一项研究结果再次巩固了它“三餐之首“的地位。

   
     据英国《每日邮报》1月22日报道,英国著名临床心理学家及执行教练罗斯·泰勒通过 分析 4166位英国成年人的调查结果后得出结论,吃不好早餐,会影响人一天的决策和思维能力。泰勒指出,在英国,约1/3的人几乎每天都是饿着肚子在办公室里开始一天的 工作 。而一旦工作起来,他们往往很努力,此时就需要消耗大量的脑力。如果不吃早餐或没吃好,他们大脑中的“燃料”就丧失了最重要的补给机会,而正是这些“燃料”,可以使得人的思想更集中,精力更充沛。

   
    英国谷物自种管理局的营养师简·格里芬说:“最糟糕的早餐形式是不吃早餐。但很多人偏偏不把早餐当回事,或完全不吃,或直接买个汉堡边走边吃。”其实早餐并不必样样俱全,但一定要含有 复合 碳水化合物,如全麦面包、麦片等,这些食物会慢慢释放能量,有助于控制血糖。当然,如果早晨时间充足,可以再辅以鸡蛋、牛奶、水果等。另外,就餐时间也很重要,一般来说起床后活动20—30分钟,人的食欲最旺盛,这时吃早餐是最合适的。

 
内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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