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統計beta值的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦黃學亮寫的 微積分演習指引(三版) 和黃志勝的 機器學習的統計基礎：深度學習背後的核心技術都 可以從中找到所需的評價。
另外網站(PDF) 回归分析| 咏婷黄也說明：迴歸分析學8.1 迴歸分析(Regression Analysis) 習重8.2 迴歸分析的基本統計假設點8.3 找 ... Coefficients) Beta 值=.314，t 值= 6.160，p=.000＜.05，達到顯著水準。
這兩本書分別來自五南 和旗標所出版 。
國立臺灣海洋大學 海洋生物研究所 邵奕達所指導 黃辰宏的 海洋酸化對點帶石斑仔稚魚鈣離子運輸以及骨骼鈣化作用的影響 （2021），提出統計beta值關鍵因素是什麼，來自於海洋酸化、點帶石斑、離子調節、鈣離子、骨骼鈣化。
而第二篇論文長庚科技大學 健康產業科技研究所 邱群惠、李明怡所指導 洪立璇的 探討微波及超音波輔助萃取檸檬皮果膠之產率與其理化性質 （2021），提出因為有 果膠、反應曲面法、半乳糖醛酸、酯化度、官能基的重點而找出了 統計beta值的解答。
最後網站假設檢定的介紹則補充：一個檢定的p- 值(p-value of a test) 是在給定虛無假設. 為真的條件下，觀測到一個檢定統計量至少像計算所得. 數值一樣極端的機率。 ▫P-value is a probability for ...
微積分演習指引(三版)
為了解決統計beta值 的問題，作者黃學亮 這樣論述：
本書是專供有志強化微積分解題能力者所寫的一本書，全書之難度始終維持在一個國立大學理工學院中等程度以上學生應該有或經努力後應該達到的微積分水準，本書內容有相當比重是取材自國內外高等微積分的問題，因此本書目標是讓讀者能較輕易地與工程數學、機率學、工程統計、理論統計、財務工程、及其他需要數學為基礎之專業課程能有所接軌，因此除了計算性問題外特別著重證明題，這是本書最大的重點也是最大的特色，更是本書讀者較其他同類型書籍讀者有更大受惠之所在，我的一些學生即便甄試到研究所，仍在研一開學前複習本書以做未來研究生涯的準備。 本書不以協助讀者插班大學或考研究所之目的作為寫作目標，但事實證明使用本書
仍可使他們在微積分這門課程有高標準的成績。 如果讀者研習本書有困難時，我推薦可先研讀五南出版之黃學亮教授的普通微積分，這是一本專供初學微積分而有意更上一層樓者的一本教科書，若讀者備有該書在本書研作上可能較為容易些。如果配合研閱，對微積分之部分難題將有突破作用。書中有◎者為常見之重要題，有※為較難題，可供讀者在研閱時作選題之參考。 本書雖是作者累積十數年在大學及補習班教授數學之經案而編成；總希望能對讀者在微積分學習上有所助益，惟作者輒感囿於自身學力有限而無法達成上述理想，同時謬誤之處亦在所難免，尚祈讀者諸君不吝賜正為荷。 作者黃學亮 謹識
海洋酸化對點帶石斑仔稚魚鈣離子運輸以及骨骼鈣化作用的影響
為了解決統計beta值 的問題，作者黃辰宏 這樣論述：
根據政府間氣候變化專門委員會（IPCC）的預測，在本世紀末，二氧化碳濃度將提升至500~900 µatm，海水的酸鹼值則下降至7.9~7.7。海洋酸化會造成海水中碳酸鈣（CaCO3）飽和濃度升高，不利碳酸鈣在海水當中產生固態沉澱，並影響貝類以及珊瑚外骨骼的形成。此外，水體酸化可能會影響硬骨魚類的離子調節與發育生長，但並不清楚水體酸化是如何影響海洋硬骨魚類鈣離子的調節恆定性。本實驗比較飼養於正常的海水（pH 8.1）及不同酸化程度的海水（pH 7.8 與 pH 7.4）中40日齡點帶石斑仔稚魚，鈣離子運輸蛋白以及骨骼鈣質代謝相關基因在發育過程中的表現量變化。整體而言，實驗發現在酸化的環境之下仔
稚魚的成長與骨骼鈣離子累積並不會受到影響。然而，根據仔稚魚的離子調節、骨骼形成與鈣離子累積等數據的主成分分析卻顯示，水體酸化會影響整體的離子調節能力發展，以及可能輕微地影響對骨骼鈣離子沉積與再吸收。但是，若是以單一因子或以線性回歸進行分析與比較，則難以界定酸化對任何一組離子調控相關基因，例如細胞基底膜的鈣離子幫浦（pmca）、上皮鈣離子通道（ecac）以及運輸能量來源的鈉鉀離子幫浦基因的直接影響。此外，與骨骼鈣質沉積相關的成骨細胞（bglap）及破骨細胞（ctsk and trap）在海水酸化得情況下也並無獨立的顯著差異。實驗雖然表明在高二氧化碳的水體中，pH下降可能造成仔稚魚離子調節、骨骼形
成與鈣離子累積等因子的相互作用，而導致整體的生理差異。本研究亦顯示，點帶石斑魚仔稚魚的生長對高度酸化條件並不敏感，但此研究不能排除未來海洋酸化對沿海海水中的水產養殖業和野生種群影響的可能性。以目前而言，在海洋酸化的情況之下，硬骨魚的離子調節與鈣離子平衡的調節機制尚不明朗，須待更多研究證明。
機器學習的統計基礎：深度學習背後的核心技術
為了解決統計beta值 的問題，作者黃志勝 這樣論述：
「作者在上市 IC 公司上班，每天面對 real world problems。探索如何建立輕量深度學習網路以及發展更有效率的學習方式是他每天的工作。這是一本學理及實務兼具的好工具書。」 － 中央研究院資訊科學研究所所長 廖弘源博士 推薦 [搭起 AI 與統計的橋樑] 原本統計學與人工智慧是兩個完全不同的領域，然而兩者在近代都有了新的發展進而產生連結。在人工智慧中導入機率與統計的觀念，讓電腦具有自己找出數據之間的關聯性並試圖解決問題的能力，因而出現機器學習 (machine learning) ，再加上電腦計算能力的大幅提升，解決多層類神經網路和大數據之間聯
繫性的可能，進而衍生出現今最熱門的深度學習 (deep learning)。 不過，大部分電腦相關科系出身的人並不熟悉統計學，因此在更上一層樓的時候容易遇到障礙。有鑒於此，小編在推出《機器學習的數學基礎》(天瓏專業書店年度暢銷第一名) 一書之後，就積極開發 AI 與統計學相關的書籍。在尋尋覓覓之後請到擅長統計與機器學習的黃志勝博士出馬撰寫《機器學習的統計基礎》，首要之務就是讓讀者不要視統計為畏途，因此在書中設計大量範例以降低學習難度，務求讀得懂、做得出來才容易吸收，進而搭好統計與機器學習的橋樑。如果自覺數學已經還給老師了也不用擔心，可以將本書搭配《機器學習的數學基礎》一併完整學習。
[學會統計，由混亂到清晰] 本書從讀者在高中就學過的集合與機率論開始，帶您快速複習一遍，並將容易混淆之處多多舉例說明，並將以前似懂非懂的隨機變數、機率分布等觀念再解釋得更清楚。接下來就進入專有名詞特別多的統計學，這也是造成許多人暈頭轉向之處。特別是樣本估計、信賴區間、顯著水準、信心水準、t-分布、假設檢定...等讓人一個頭兩個大的主題，更是務求清楚明瞭。當然本書不可能把完整的統計學全都搬進來，此處只介紹機器學習、深度學習需要用到的統計基礎知識，縮短您的學習時間。 然後就進入機器學習的重頭戲，從資料前處理到迴歸、分類模型的建立，以及當數據的特徵數過多時的 PCA、LDA 統計降維法
。從類神經網路開始進入深度學習的範疇，包括前向傳遞、梯度下降法與倒傳遞學習法的手算實作，幫助讀者一步步建立深度學習的演算邏輯，並利用參數常規化解決模型過擬合 (over-fitting) 的問題。最後，導入模型評估，例如二元、多元分類模型評估指標、迴歸模型評估指標、4 種交叉驗證的方法，做為判斷模型好壞的參考依據。 相信讀者認真看完本書後，一定能建立起機器學習結合統計學的硬底子。當然這只是開端，期望讀者以本書為基石繼續前行。 本書特色 1. 打好機率與統計的基礎，快速釐清讓人容易暈頭轉向的統計理論。 2. 藉由大量範例說明，務求讀得懂、做得出來，才容易吸收。 3. 作者提
供專屬讀者天地，以及機器學習方面的文章供後續學習。
探討微波及超音波輔助萃取檸檬皮果膠之產率與其理化性質
為了解決統計beta值 的問題，作者洪立璇 這樣論述：
檸檬在台灣的總產量約4.6萬公噸，其加工副產物-檸檬皮富含大量果膠，若妥善利用即可提高檸檬附加價值。本研究的目的是探討超音波輔助萃取和微波輔助萃取對檸檬果膠的產率 (%)、生理和化學性質影響。使用反應曲面法優化萃取條件，以3因子之中央合成法設計，超音波輔助萃取：時間 (X1，60~110.5分鐘)、pH (X2，1.0~3.0) 和溫度 (X3，20.8~80.2 ℃) 及微波輔助萃取：時間 (X1，1.5~6.5分鐘)、pH ((X2，1.0~3.0) 和瓦數 (X3，113.6~786.4 W)。結果顯示，以超音波輔助萃取條件 (60分鐘、pH 1.0 和55 ℃) 之最佳檸檬皮果膠產率
為37.9 %；微波輔助萃取條件 (4分鐘、pH 1.0 和450 W) 之最佳產率則為41.4 %，與過去文獻相比均高出許多，但經反應曲面法計算最適化條件，部分萃取條件難以實際運用於工業。半乳醣醛酸含量方面，在超音波輔助萃取 (38.9分鐘、pH 2.6及59.3 ℃) 和微波輔助萃取 (3.9分鐘、pH 2.4及494.2 W) 下可獲取最適化果膠半乳醣醛酸含量分別為78.6 ± 8.44 % 及68.7 ± 1.18 %，可應用於食品工業當中。而檸檬皮果膠酯化度，以pH 2.0為界線，當萃取溶液低於pH 2.0時可獲得低甲氧基果膠，反之則為高甲氧基果膠。關鍵字：果膠、反應曲面法、半乳糖醛
酸、酯化度、官能基