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基礎統計學(四版)

為了解決excel函數解釋的問題，作者吳冬友,楊玉坤 這樣論述：

　　本書內容有三大單元, 共計十六章 　　(1) 敘述統計: 第一章 ~ 第四章 　　(2) 基礎機率: 第五章 ~ 第八章 　　(3) 推論統計: 第九章 ~ 第十六章   　　本書適合作為各科系所之統計學應用統計學之教科書, 也適合作為專题研討 講習或實務進修課程之教材。 　　習題解答及補充資料，請至五南官網www.wunan.com.tw 　　輸入書號1H28，即可找到下載處。

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一個創新的試題編製和評量及其核心素養達成率的轉換模式之研究ㄧ以社會學習領域為例

為了解決excel函數解釋的問題，作者廖家輝 這樣論述：

本研究旨在探討彰化地區某國民小學於2019年施行國民小學社會領域素養導向評量的實際情況。首先依據社會領域一○八領綱第三階段基本概念，透過雙向細目表進行命題，並利用命題審核表進行檢核後，再請專家就試題內容要項、試題題幹要項、試題選項要項、題本檢核要項逐項檢視修正，以達社會領域試題的效度。經學童正式測驗後，再由測驗分析軟體計算出信度、難度、鑑別度以瞭解試題反應的特性；最後利用S-P表分析法探討測驗的結果，以提供學生未來提升社會領域素養的學習方向。研究對象為六年級學生，除去缺考資料後，共蒐集有效資料26筆，經信度分析後，Cronbach α信度為0.75，顯示本測驗具有可接受的信度；其次，由S-P

表分析法計算，得到差異係數為0.36，顯示整體而言本測驗並無過大的異質性導致的測量誤差。施測結果分析之後確定達到信度、效度標準，將學生答題之數據透過EXCEL函數設定，將學生之該科目／領域之傳統得分轉換為核心素養達成率，藉以評估學生於該科目／領域三面向九項目之學習成就。本研究所提出之方法可適用於所有科目／領域，可將各科目／領域多元評量之傳統得分轉換為核心素養達成率，更可將各科目／領域合併計算為核心素養總達成率，真正達到一○八課綱的跨科目／領域統整學習。

今天能賣多少球?從冰淇淋店輕鬆學超有趣的統計學!

為了解決excel函數解釋的問題，作者向後千春,冨永敦子 這樣論述：

　　～亞馬遜4.4星好評，統計小白也大推的入門書～ 　　從冰淇淋的消費情形，秒懂統計的Keyword！ 　　大學生小愛是冰淇淋連鎖店的工讀生，並且被分配到一家即將開幕的店。 　　店長想趁著新開幕的氣勢衝高業績，可是卻面臨了兩個難題，那就是── 　　到底會有多少客人來光顧？需要請多少位工讀生呢？ 　　小愛受店長所託，打算利用規模差不多的分店銷售統計，利用「日期」與「顧客人數」的關係，預測顧客人數大概落在200～700。 　　可是，這麼粗略的估計數字，讓店長忍不住抱怨一點意義都沒有。 　　「天氣一熱，應該就有很多人想吃冰淇淋吧！不能從最高氣溫來推測嗎！」 　　那麼，要如何從

「最高氣溫」與「顧客人數」的關係，來預測新店的人數呢？ 　　◆◆提升數據分析力，掌握統計觀念是關鍵◆◆ 　　現代社會充斥大量的資料，小自學生報告、大至市場競爭力分析，我們經常需要藉由問卷調查、實驗等方式收集數據資料，接著展開分析，根據分析結果做出結論。 　　可以說，無論身處學校或職場、不分學生與上班族，統計學已然是現代人必備的常識。 　　然而，對不諳數學的人來說，有什麼管道能夠無痛學習統計學？ 　　本書正是專為所有頭痛不已的初學者而編著，透過沉浸式的學習，懂得以統計觀念解開日常情境的難題。 　　Part 1高度相關，還是低度相關？ 　　統計關鍵字►散佈圖、相關係數、離群值、無相關檢定 　　

幸虧有最高氣溫和顧客人數的散佈圖，才能順利預測開幕當天的顧客人數。不過從散佈圖來看，感覺每筆資料分布得有點「零散」？這樣之前從最高氣溫來判斷顧客人數的做法，到底是預測準確，還是剛好瞎猜到的呢？ 　　Part 2希望從最高與最低氣溫預測人數！ 　　統計關鍵字►偏相關、迴歸係數、複迴歸 　　除了最高氣溫，店長也想知道最低氣溫會不會影響業績。小愛試著對最低氣溫與顧客人數的關係做調查，發現兩者之間「幾乎不具相關性」。可是，店長卻提問：「既然手上有最高氣溫與最低氣溫的資料，難道不能同時運用兩種資料，精準預測人數嗎？」 　　Part 3冰淇淋的喜好有相關性嗎？ 　　統計關鍵字►相關矩陣、因素分析 　　

新店開幕後，平安無事地迎來一週年，店長想趁這機會重新審視菜單，希望推出更新更有創意的口味。透過問卷調查，希望能將冰淇淋的口味偏好依「性別」、「年齡」、「家中排行」、「對草莓口味的好惡」、「對香草口為的好惡」等等，找出「獨生子女偏好牛奶口味」這類規律。可是要處理龐大的變數，又該如何運用統計方法來歸納呢？ 　　本書為「輕鬆學超有趣的統計學」系列的下篇。 　　上篇介紹透過哪些統計方法，分析資料之間是否存在「顯著差異」。 　　下篇則聚焦統計學的另一分支，介紹「調查關係」的統計方法，找出資料之間究竟存在何種關係。 　　期待所有讀者，能靈活運用統計工具，提高資料判讀、找出重要資訊，培養現代人不可缺少的資

訊素養能力。 本書特色 　　◎8則情境小劇場，融入統計學的基本用語，跟著主人翁一步步熟悉如何統計和分析。 　　◎完整示範Excel軟體的介面，不只掌握觀念，更懂得操作最強統計工具。 　　◎每個單元都有POINT重點整理與測驗練習，專欄深度講解概念，學習更有系統。

基於多變量統計模型之海洋鹽度預測分析與視覺化架構

為了解決excel函數解釋的問題，作者巫建恒 這樣論述：

傳統上，海洋學的研究係以溫度與鹽度(Temperature-Salinity，T-S)關係來表示水團的特徵。然而，溫度與鹽度特性可能會隨著地理位置、年度、季節、或水層的不同而變化；即使在同一地點，其T-S特性也會受到深度很大的影響。因此，本論文研究了鹽度預測模型，並加入考慮深度，希望了解深度是否可以提高預測的準確性。我們分別使用多項式迴歸模型、以及多變數非線性迴歸模型來建立鹽度預測模型。實驗結果顯示，加入深度對於提高鹽度準確性非常有效，並且季節相關模型可以獲得比季節無關模型更好的預測效能。在對五年期資料進行分析時，也發現五年期預測效能明顯高於所有年份的結果；這顯示了台灣附近的水團特性很可能存

在著長期的變化。另外，基於上述模型，本論文也提出了水團特徵的距離度量方法，並用來產生大海洋區域的相似圖。經過與黑潮樣式較早的研究結果比對，我們成功地驗證迴歸模型對水團特性有良好的鑑別力。雖然迴歸模型可根據溫度與深度資訊來精確預測鹽度的變化，惟迴歸函數之變數組合較多，需要繁複的變數關係假設與實驗驗證。為了簡化建模與比對，我們進一步提出了以高斯混合模型對水團特性建模的方法；實驗結果顯示所得到的黑潮樣式相似圖具有很好的鑑別力。高斯混合模型屬於非監督式學習，對於連續性的多維度資料有很好的描述能力。在使用此模型時，並不需要先知道變數之間的關係，即可學習到具有鑑別力的水團特性，還可彈性地加入新的特徵因子。

因此，在未來的研究中也可使用此模型直接分析更多變量的水團特性，而不需要預先找出變量間的關係。基於上述分析方法，本論文也提出了3D路徑模型和視覺化架構，用以呈現深度對T-S特性的影響，並據此建立視覺化互動網站系統。此系統提供使用者具易用性的視覺化介面，能呈現深度資訊和多重視角，可更有效率地查詢、探索、比較、和解釋水團特性，例如解釋黑潮入侵南中國海的研究。互動系統也提供了有效率的查詢工具，允許使用者查詢特定T-S資料之大海洋區域相似度圖，並可以根據指定的季節或年期範圍，顯示相對應的T-S曲線圖和三維T-S-D圖。這些技術的研究與整合使得大範圍海洋水團的知識探索和比較性研究更為便利。