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今天能賣多少球?從冰淇淋店輕鬆學超有趣的統計學!

為了解決標準差判斷的問題，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。

標準差判斷進入發燒排行的影片

不同技術層次學生在測量工程瞄準角度時腦波頻率差異之研究

為了解決標準差判斷的問題，作者黃文才 這樣論述：

神經科學利用腦波儀記錄動作表現當時的腦波資料，探討心智與動作之間的連結，在運動技能精準動作(如射擊、射箭)上的研究已見成果，在技職教育的實作技能上卻未見探索。本研究採準實驗研究法探討不同技術層次學生在測量工程瞄準角度時腦波頻率之差異性，研究於111年3月招募技專校院52位曾經修過「測量」相關學分的學生進行，26位學生具有乙級工程測量技術士證或曾參與競賽者列為「高技能組」；另26位具有丙級或未考取丙級技術士證者為「一般技能組」。每位學生使用電子經緯儀做進行不同距離之瞄準角度，每次8個點共有4個週期，同時透過腦波儀收集每一點位在瞄準確定前8秒大腦的資料。其間有7位學生操作不當，以45位學生的瞄準

角度數據進行效度分析，以獨立樣本單因子變異數分析測量之數據，確認「高技能組」、「一般技能組」分組具有效度。扣除腦波訊號無法判讀者，以42位學生的腦波資料進行傅立葉轉換，以「不同技術層次」x「不同距離」x「時間區段」三因子混合設計重複量數變異數分析。研究結論如下：一、測量角度採單點瞄準以標準差判斷技能水準具有效度，適宜成為新測驗題型。二、測量瞄準角度實作時的左顳葉區（T3電極）α波腦波資料顯示：「一般技能組」在執行瞄準作業時，可能自我對話的頻率較高；「高技能組」執行圖像瞄準作業時（右顳葉區，T4電極），愈接近瞄準確定階段的α波功率較高，顯示其動作執行的自動化程度較高。三、測量瞄準角度實作時右顳葉

區（T4電極）的β波腦波資料顯示：「高技能組」比「一般技能組」瞄準注意力的表現較佳，搜尋瞄準圖案目標的效率較高。四、測量瞄準角度實作時額葉區（Fz電極）的θ波腦波資料顯示：「高技能組」選擇性注意力的表現較佳，在意識瞄準的工作效率較高。五、測量瞄準角度實作時動作區（Cz電極）的SMR腦波資料顯示：「高技能組」在瞄準過程時，SMR功率顯著高於「一般技能組」，其腦部動作區的動作執行效率較佳。六、射擊與測量的瞄準技能在「瞄準動作」、「瞄準時靜止程度」、「眼睛到瞄準器距離」、「瞄準是否回朔」有明顯差異。測量瞄準的腦波「活化程度」在不同技術層次上，「高技能組」功率顯著大於「一般技能組」、測量「接近瞄準完成

」時腦波在4個時間區段，各頻率呈現逐漸下降的趨勢。七、高技能組參與者在測量的瞄準角度實作時，在腦波頻率θ、α、β及SMR的功率顯著優於一般技能組的表現；射擊與測量作業在整個瞄準階段，α波資料在左顳葉區及枕葉區呈現不同的剖面，射擊採取α波功率逐漸上升的「自動化」模式，測量則採取α波功率逐漸下降的「意識控制」模式。

2023警專數學甲滿分這樣讀：依108課綱新編(含111年警專試題解析)[警專入學考]

為了解決標準差判斷的問題，作者高偉欽 這樣論述：

　　◎收錄111年警專數學甲試題及解析 　　◎精準命中考點，依新課綱主題分類 　　◎粗體標示關鍵，重點記憶考前衝刺 　　◎最新試題解析，名師逐題詳盡解析 　　本書內容之編寫是配合108課綱數學甲之範圍做各單元的分類，輔以有系統的整理，提供詳細解析與破題要訣，讓考生破除背公式的迷思，改以邏輯思考方式來解題，透過觀念釐清的基礎以及試題的勤加練習，勢必讓考生事半功倍，締造考試佳績，對於考生在準備數學這一科必定有莫大的幫助。 　　大考前，了解考題類型，熟悉試卷結構，可以減輕同學在考試時的緊張程度。本書藉由重要考點統整、作者精心編著的牛刀小試，以及各單元後面的精選考題，可以幫助考

生熟悉考題結構、題型，提供臨場應試的安定感，讓考生產生一種預期的心理，大大地降低緊張程度。 　　數學的領域中，多下功夫就可以得到分數，是考試中提高分數的關鍵，在準備的時候多用點時間，不僅可以得到理想的分數，學習效果也是數理科中最佳者。解決數學問題、突破數學困境的最佳方法就是多花點時間研究類題和了解觀念，對解數學題的整體能力可提升不少。 　　數學科的準備方式，除了研讀各冊重點公式外，另一個方法就是從演練歷屆試題入手。本書編纂的出發點就是為即將應試的考生，提供一個測試自我數學實力的園地。相信經由觀念釐清的方式以及試題的加強練習，勢必讓考生可全方位學習，高分上榜手到擒來。 　　在大考之前有幾點

可供各位參考： 　　第一，編輯或整理屬於你自己的講義或筆記，可以先從最拿手的單元著手，既快又有效率。 　　第二，閱讀重點整理時，可回憶之前學過的觀念做關係連結，讀第一遍時自然須要較多時間，但第二、三、四遍時，便輕鬆容易多了。 　　而數學試題部分，同一類型可歸為一組，方便日後習作。可以利用本書的牛刀小試與精選考題詳加演練，有不懂的地方，須即時解決，以破除思考上的缺陷，可參照詳解或請教老師或同學。 　　＊＊＊＊ 　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時時掌握考訊及

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應用硬體優化之自適應參數雙邊濾波器之低功率超解析影像縮放技術

為了解決標準差判斷的問題，作者劉仲堯 這樣論述：

Super resolution技術主要是用來改善影像在不同解析度當中可能會因為影像內插的關係造成邊緣或細節部分看起來模糊而用來重建出一個較佳的影像品質，而本論文的作法是將影像中對於人眼較敏感的細節部分做補償，由於bilateral filter具有保留邊緣同時模糊細節的特性，因此我們利用這個濾波器與原始影像產生的高頻資訊做細節補償，並調整濾波器中的參數以至於讓我們得到更多高頻資訊，然而調整濾波器參數的動作會用到標準差判斷影像區域，標準差使用到平方項及開根號的計算對於低複雜度的穿戴式裝置是一大考驗，因此我們在硬體實現時使用改進的全距概略法則來取代標準差的複雜運算。 這種轉換關係

是利用蒙地卡羅的方式亂數產生影像0到255範圍的數字去模擬並找到一個可以代表標準差與全距之間的關係式，這個關係式可以用計算全距的方式得到近似於標準差的數值，從實驗結果可以發現我們算出來的影像品質與標準差方式的結果差不多。 除了節省硬體標準差的複雜運算外，我們同時考量到bilateral filter需要做影像遮罩的乘加及正規化運算，由於當影像在放大時的平滑區域失真對於人眼來說是比較不明顯的，因此我們用影像評估方式找一個運算超解析算法的門檻值，基於這個門檻值，可以節省平滑區域電路運算的功耗，節省超解析的功耗對於人眼觀看影像的影響並不大，但可以節省一大部分的功耗。