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標準差大小的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦DavidC.Howell寫的 基礎行為科學統計學 和高偉欽的 2023警專數學乙滿分這樣讀：依108課綱新編(含111年警專試題解析)[警專入學考]都 可以從中找到所需的評價。
另外網站標準差（Standard Deviation），在概率統計中最常使用作為也說明：從這裏可以看到，標準差受到極值的影響。標準差越小，表明資料越聚集；標準差越大，表明資料越離散。標準差的大小因測驗而定，如果 ...
這兩本書分別來自雙葉書廊 和千華數位文化所出版 。
國立清華大學 計算與建模科學研究所 葉麗琴所指導 楊斯雲的 以Kepler資料庫對深度學習方法之研究 （2020），提出標準差大小關鍵因素是什麼，來自於克卜勒、深度學習、卷積神經網路、交叉驗證、混淆矩陣。
而第二篇論文國立中央大學 應用地質研究所 李錫堤所指導 楊珮欣的 台灣東北部隱沒帶地震地動預估式之精進研究 （2018），提出因為有 隱沒帶、地動預估式的重點而找出了 標準差大小的解答。
最後網站母體平均數µ之估計則補充：決定抽樣樣本大小：抽樣樣本的大小影響抽樣分配的建立，故須先決 ... 母體標準差大小會影響信賴區間之寬度， σ 愈大則信賴區間愈. 寬，反之則愈窄。 樣本數n 之大小 ...
基礎行為科學統計學
為了解決標準差大小 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。
以Kepler資料庫對深度學習方法之研究
為了解決標準差大小 的問題，作者楊斯雲 這樣論述：
在本論文中，我們將下載的克卜勒資料[12]，依據標準差大小分成三個模型，再以三個不同的機器學習模組(1D-CNN、2D-CNN-1、2D-CNN-2)對模型生成的資料庫進行訓練，進而希望透過這三個模組去尋找可能的系外行星。最後，我們發現標準差越大的模型其準確率較低，且在三個模組中以2D-CNN-2模組最佳。在本論文中，我們發現在Kepler Q0的資料庫中，依據三種CNN的模組，並無找到任何系外行星。
2023警專數學乙滿分這樣讀：依108課綱新編(含111年警專試題解析)[警專入學考]
為了解決標準差大小 的問題，作者高偉欽 這樣論述：
◎收錄111年警專數學乙試題及解析 ◎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課綱數學乙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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台灣東北部隱沒帶地震地動預估式之精進研究
為了解決標準差大小 的問題，作者楊珮欣 這樣論述：
地動預估式是地震危害度分析中重要的一項，由於地動預估式的標準差大小對於地震危害度分析結果有直接的影響；使用過大的標準差會導致過估地震危害度。此外，隱沒帶地震與一般淺部地殼地震的震源特性及衰減特性都不同，在分析地震危害時必須加以考量。隱沒帶地震又可以分為板塊界面型地震以及板塊內部型地震，兩者之衰減特性以及反應譜型亦有所不同，有必要分別做回歸，以得到更有代表性的反應譜及合理而較小的標準差。相較於過去Lin and Lee (2008)研究以1992至2000年間之地震資料建立東北部隱沒帶地動預估式，本研究以1991年到2016年6月，年限共25年之中央氣象局自由場強地動觀測網計畫(TSMIP)以
及台灣山區地震觀測網(MTN)蒐集之強震資料，篩選出隱沒帶界面型及內部型地震，使用混合效應模型且以最大概似法做回歸分析，並以連續型Vs30做為場址參數取代過去堅硬地盤、軟弱地盤之簡易分類，分別建立能代表兩型震源的尖峰地動加速度地動預估式，以及6個振動週期之反應譜加速度地動預估式(0.01秒、0.03秒、0.1秒、0.3秒、1秒、3秒)，期能區分這兩種類型地震之尖峰地動加速度及反應譜的差異，並降低地動預估式之標準差。成果顯示，將兩類型地震分開建立回歸式後，所得之標準差比前人之研究成果低，下降之幅度介於0.0019~0.2019間，且反應譜形狀亦看得出差異。界面型地震長週期震波含量豐富，反應譜平台
較寬；內部型地震短週期震波含量豐富，反應譜平台較窄。