相關係數比較的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

統計就是要這樣跑(第五版)

為了解決相關係數比較的問題，作者張芳全 這樣論述：

您有學習統計的困擾嗎？ 快來閱讀本書，一定可以解開統計疑惑！ 　　這是一本不需要在學校學習，就可以獲得統計觀念與實務操作的專書，它整合了統計原理、電腦操作、實例解說、論文寫作、升學考試、就業謀職、生活應用的知識，與坊間的統計書籍截然不同。 　　作者以豐富的統計教學與論文發表經驗撰寫此書，並以淺顯易懂的文字與實例詮釋統計原理，且以SPSS for Windows 25版的最新介面操作示範，更以指導超過百位學生寫作論文的經驗，深切瞭解學習統計的困難，因此全書都以如何運用統計於生活、論文寫作、升學考試來分享。本書各章敘說清晰、由繁入簡、淺顯易懂，並有諸多實例釐清概念，在閱讀後必能去除對統計的

恐懼，更能對統計建立信心，活用於生活、工作與研究之中。 　　本書很適合大學生、研究生與準備升學考試者，更適合有經驗的研究者，最適合對統計完全沒有學習經驗者。本書內容以學習者需求角度做章節安排，讀者可以不用依順序閱讀，可依自己的需求而學習，閱讀之後，很快就會有統計觀念與專業能力，對學習統計、撰寫論文、升學考試、就業謀職、生活應用有事半功倍之效。  

相關係數比較進入發燒排行的影片

基於滑動視窗細胞自動機之物聯網安全通訊與應用

為了解決相關係數比較的問題，作者吳國華 這樣論述：

細胞自動機已經是個發展許久的一項技術，有許多的結合細胞自動機與密碼學的技術相繼被提出，而細胞自動機是一種擁有數個不同計算規則的非線性邏輯計算系統，可以有效的將輸入資料進行擴散，但是單個細胞自動機規則所產生序列的週期性與隨機性實際上非常的低，並不適合直接應用在密碼學上，因此我們結合多個細胞自動機規則與一些改進方法提出了金鑰流產生器、單向雜湊函數與圖像加密器三種細胞自動機在密碼學上的應用。本論文提出結合數個細胞自動機、滑動視窗與位元置換的金鑰流產生器，我們針對數個常見的密碼分析攻擊對提出的金鑰流產生器進行分析，證明我們提出之金鑰流產生器可以抵抗這些攻擊，而在亂度測試統計的實驗結果至少有91%以上

的通過率。接著我們提出結合多層細胞自動機、滑動視窗的單向雜湊函數，滿足單向雜湊函數對輸入資料的高敏感度與計算過程的單向性，我們提出之單向雜湊函數與SHA-256相比，兩者的有相近之碰撞性測試結果，最後我們提出結合細胞自動機金鑰流產生器的圖像加密系統，由於圖像在相同區域之間有相似的像素值，所以我們利用金鑰流產生器產生的金鑰流對圖像進行擾亂與混淆，與其他的圖像加密系統相比較，我們提出的結合細胞自動機金鑰流產生器圖像加密系統擁有更大的金鑰空間，加密後圖像的直方圖與其他的圖像加密系統也更為平均，相關性分析中證明本文提出之圖像加密系統有效降低圖像像素之間的高度相關性，在差分攻擊分析中NPCR值和UACI

值分別達到99%和33%以上。

基礎統計學(四版)

為了解決相關係數比較的問題，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。

正向情緒表情辨識的擬人化分析研究

為了解決相關係數比較的問題，作者王滬懷 這樣論述：

本研究探討擬人表情如何看起來快樂又自然真實。機器人、3D擬人、遊戲的怪物、模型雕刻等都會運用到臉部的情緒表情。這些擬人設計如何看起來生動自然，又能清楚辨識擬真人物表情的情緒，就顯得重要。本研究使用Generated Photos演算合成的AI圖片來做為辨識情緒表情的素材。假說認為，當AI合成的人臉眼輪匝肌框部與口輪匝肌一起牽動時，受試者認為圖片裡的人物是快樂又自然真實的表情。相反的，如果上述的表情肌肉沒有一致性的牽動時，快樂與自然的感受會來的低。實驗一以AI合成人臉圖片做情緒表情評分，同步進行眼動儀眼動追蹤。結果顯示：眼輪匝肌框部與口輪匝肌具有一致性牽動時，快樂、自然評分比較高，一致性圖片比

較不像AI合成人物，像真實人物且令人喜歡。眼動追蹤顯示，不論臉部牽動是不是一致性，視覺軌跡都會停留在嘴巴，判讀的總來回次數、總凝視時間都沒有差異。對一致性圖片，快樂與自然評分、自然與真人評分，皆有顯著性相關，自然與AI合成人物評分則為負相關。對非一致性圖片，快樂與自然評分有正相關。自然與AI合成人物評分則無相關。一致性的快樂與喜歡比非一致性快樂與喜歡相關係數高。實驗二為情緒辨識Affectiva 的App辨識實驗一同樣80張圖片，結果顯示：Affectiva App偵測JOY和SMILE在一致性圖片上高於非一致性圖片分數。實驗三根據實驗一眼動結果，檢測眼睛是否是判斷情緒的因素。將人臉圖片合成戴

上口罩，進行與實驗一同樣測驗，結果顯示：就算圖片上的人臉戴上口罩，受測者依舊對一致性圖片，給予較高的快樂、自然的評分。同時他們也認為這些圖片比較不像AI合成人物，而比較像真實人物，也較令人喜歡。圖片合成上口罩後，在一致性圖片情況，快樂與自然、自然與真人，皆有顯著性相關；而自然與AI合成人物無相關。在非一致性圖片情況，快樂與自然有相關。自然與AI合成人物無相關。一致性快樂與喜歡比非一致性快樂與喜歡的相關係數較低。跨實驗分析顯示：實驗一、二具有交互作用，對於快樂的評分，人會給予一致性組較高的評分，Affectiva App給非一致性組則給予較高的評分。實驗一、三則無交互作用，表示判讀整體臉部的自然

、喜歡比戴口罩高，AI合成人物相反比較低，只有快樂、真人有沒有戴口罩，人對情緒判讀感受是相似的。