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基礎行為科學統計學

為了解決中位數算法奇數的問題，作者DavidC.Howell 這樣論述：

　　這是一本很有「人」味的統計學書籍，書中大量引用以「人」為對象的實際研究範例，這樣的例子會更有趣、實用。在內容選材上，除了一般統計入門書固有的內容外，作者認為「隨機化檢定」與「後設分析」是統計學未來的發展方向，故特別納入講述，讓讀者能跟上統計學發展的脈動。在統計軟體方面，作者不只介紹普及的 SPSS 外，更大力推廣自由軟體 R 語言的應用。 本書特色 　　1. 以「人」為對象的實際研究範例，可學到更多統計在真實情境的應用。 　　2. 正文穿插的統計學家小傳，有助於認識現代統計學發展的古往今來。 　　3. 加入「隨機化檢定」與「後設分析」的介紹，讓讀者的學習能夠與時俱進

。 　　4. 同時介紹 SPSS 與 R 語言的應用。  

中位數算法奇數進入發燒排行的影片

從黨軍關係論習近平主政時期政工體制之運用

為了解決中位數算法奇數的問題，作者張育君 這樣論述：

中共黨軍關係在本質上是重要軍事領導幹部也是黨員身份，黨的政策透過軍事領導幹部在軍隊中執行，共黨與軍隊遂成為無法分離的共生模式，本研究著重探討中共歷代領導人的黨軍關係，並深入描述習近平主政時期黨軍關係的面貌，透過政治工作體制運作掌控軍隊，具體表現在政工體制調整、人事佈局、新媒體運用等方面，以實踐「黨指揮槍」、「黨對軍隊的絕對領導」的傳統原則。在政工體制調整方面，習近平透過具中國特色的軍事變革，著眼於推動依法治軍、從嚴治軍，緊扣權力的重要關鍵，企圖建構嚴密的運作機制及權力分配，強化對軍隊的全面掌控；從人事甄補佈局而論，習近平透過穩固軍隊政治部門的主導權，打破傳統慣例的人事安排邏輯規則，採取靈活的

調整與規劃，按「能打仗、打勝仗」與「對黨忠誠」的要求，精進軍隊武裝力量；以新媒體運用層面，併用傳統媒體與網路新媒體，以及融媒體的運行機制，對具中國特色社會主義理論體系、領導人政策思想加強宣傳作為，企圖從思想政治教育上掌控軍隊。自習近平主政以來，多次確立習近平的重要核心地位，以及奠定習近平新時代中國特色社會主義思想的指導至高點，以習近平為核心的黨中央，儼然成為習近平充分掌握權力的具體例證，權力不僅是集中在中央軍委，更是集中在軍委主席為核心的重要關鍵，習近平漸次強化對軍隊的絕對控制權力，在黨軍關係的歷史傳統下，習近平正試圖成為集權者，其影響力已不容小覷。

Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧

為了解決中位數算法奇數的問題，作者劉承彥,郭永舜 這樣論述：

　　無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。 　　什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。 　　技術分析的本質是將市場的走勢進行分類，而量化交易的強大之處，就是能在短短的時間內，進行大量的數據統計，創造更多的收益與機會。 　　很多人對於交易有一種迷思，期望能找到一個永遠不變的通用獲利策略，然而事實上一個完整的交易系統牽扯到交易策略、資金控管、交易心態，這三個部分缺一不可，每個環節

息息相關。 　　要創造好的交易策略，並不是參考別人的想法，就能產生適合自己的交易策略，而是要充分了解交易策略的脈絡，才能在投資時有良好的交易心態。每個人要依據自己的條件、狀態及環境，來找尋合適的投資方式與適合自己的策略邏輯。 　　有鑑於此，本書使用Python作為程式開發的語言，其本身語法友善、操作簡單，是切入量化分析的方便工具。本書中的內容包含指標公式說明、圖片解說、範例程式碼及實際操作結果，讀者可執行本書提供的範例程式檔案，也可自行彈性修改。 　　【精采內容】 　　✪金融資料的取得 　　✪技術指標的介紹及計算 　　✪K線型態的圖片說明 　　✪金融圖表的繪製 　　✪交易績效的介紹及計算

　　✪交易訊號漲跌的統計模組 　　【目標讀者】 　　✪想要學習Python來進行程式交易者 　　✪想要客觀且嚴守紀律來投資者 　　✪沒時間盯盤但想要自動化投資者 　　✪想要了解交易規則並學習正確的程式交易者 本書特色 　　使用Python實作100多種技術分析，掌握量化分析市場趨勢 　　靈活運用Ta-Lib套件計算技術指標，大幅降低自行開發指標模組的時間成本 　　✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 　　✪收錄Ta-Lib套件的上百種技術指標函數用法，是量化交易者的最佳工具書 　　✪串接公開金融資料API，透過圖表繪製K線圖，並找出合適的交易時機

零膨脹模型在長期追蹤的區域資料的應用：以高雄市快樂丸案件數為例

為了解決中位數算法奇數的問題，作者謝伊涵 這樣論述：

空間零膨脹卜瓦松迴歸模型 (Zero-inflated Poisson regression model) 常用於分析反應變數存在大量零值的空間計次資料。在此模型下，反應變數為零的產生除了受到卜瓦松過程的強度 (Intensity) 控制外，還會受混淆機率 (Mixture probability) 影響。另一方面，當資料有重複觀測的情形時，忽略資料在時間上的相關性可能導致錯誤的推論。綜觀前述，本研究將在空間零膨脹卜瓦松迴歸模型之下，透過對不同時間點的空間隨機效應項聯合建模，使其不但保有各自時間點在空間相關性的差異，又具有時間上共同的集中趨勢，進而使模型達到同時描述空間相關性與長期追蹤資料的

效果。另外，本研究將分位數迴歸 (Quantile regression) 引入模型，藉此了解不同百分位之下，解釋變數對於混淆機率及強度的解釋能力是否相同。在貝氏階層模型的架構下，我們將透過馬可夫鏈蒙地卡羅法 (Markov chain Monte Carlo，MCMC) 生成各項參數與隨機效應項近似獨立的後驗樣本再進行貝氏推論。真實資料分析中，我們分析了高雄市各區於民國 107 到 108 年間共八季的快樂丸吸食案件數與其他解釋變數之間的關聯。由於資料搜集的限制，將解釋變數分為依時間變化與否的兩類，透過本研究所提之模型進行分析，進而了解，兩類解釋變數如何透過聯結函數影響吸食快樂丸案件發生數的

強度與混淆機率，亦可以比較每季與前一季的發生率風險。