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聯合機率公式的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦洪春瑜,薛梅城寫的 不心累的故事教育法：改變說教的口吻，將童話重新詮釋，透過小故事引導孩子改變自我 和ThereseDonovan,RuthMickey的 AI 必須!從做中學貝氏統計：從事機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析一定要懂的統計利器都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自崧燁文化 和旗標所出版 。
國立臺北大學 統計學系 黃怡婷所指導 葉麗芬的 建構多變量二元聯合機率分配並應用於長期追蹤資料模型 （2013），提出聯合機率公式關鍵因素是什麼，來自於二元長期追蹤資料、多變量二元分配、長期追蹤資料的廣義線性模型、最大概似估計法。
不心累的故事教育法：改變說教的口吻，將童話重新詮釋，透過小故事引導孩子改變自我
為了解決聯合機率公式 的問題，作者洪春瑜,薛梅城 這樣論述：
孩子愛搗蛋，身為父母應該怎麼辦？ 義正詞嚴地說「你不可以×××」，只被頑皮鬼當作耳邊風？ 想要闡述一些人生大道理，孩子卻面露不耐呵欠連連？ 其實，只要站在兒童的角度思考，一切就能迎刃而解！ 小朋友最愛什麼？聽故事！ 說教何必板起臉孔？將道理融入一篇篇活潑逗趣的小故事中， 便能在潛移默化中達到教育的目的，並增加家庭的和諧氣氛！ 聽故事是孩子們充滿童趣的嚮往，故事所闡述的也不只有劇情與人物， 在字裡行間，常常隱喻著人生的哲理與啟發孩子的浩瀚知識， 而身為父母，教育子女成為一個知書達禮的人，更是當仁不讓的職責。 若你正苦惱該如何培養孩子待人處事的禮儀，以及讓他們
遵守規矩， 不妨就將這些思想融合進故事裡，發揮想像力的同時深耕教育的核心！ 【成為王子公主的第一步，從有禮貌開始】——教導孩子敦厚待人 童話裡帥氣的小王子和美麗的小公主，通常都是彬彬有禮的， 迎接外來訪客的第一步，一定是以一句親切的問候來當作話題的開頭。 在為孩子編織七彩斑斕的皇家夢時，不妨也透露一些「討人喜愛的祕密」， 若是孩子能擁有同等的和善與禮儀，相信在現實中也是人見人愛的寶貝！ 【龜兔賽跑的另一層涵義】——包容每個人的不同 不管是大人或是小孩，一定都聽過龜兔賽跑這個故事吧？ 一般人知道的寓意是不要傲視他人、做事要持之以恆， 但從另一個角度來看
，兔子和烏龜本就各有不同，無法比較。 藉由剖析故事中的各個面向，去解釋兩位主角之間的相異， 告訴孩子：不管今天是誰和自己站在一起，都不可以排斥對方， 除了要秉持尊重、平等、友善的心態，包容與體貼更是必備的人格特質。 【將心比心】——讓孩子對故事的主角感同身受 年紀幼小的孩子，還不懂得什麼是「替他人著想」， 但如若錯過了教育的時機，孩子的人格便會悄悄定型， 日後要想改進，難度可謂是大大增加！ 既然如此，該如何趁早教會他們這樣的道理呢？ 很簡單！只要利用故事主角的處境，讓孩子學會換位思考， 在讀故事的過程中，孩子也能悄悄成為一個貼心溫暖的人！ 【故事
落幕後的掌聲】——鼓勵孩子寫下自己的創意，並給予鼓勵 別小看孩子的想像力！有時他們腦內的創意可謂湧泉一般不斷迸發， 此時若鼓勵孩子寫下腦中的奇思異想，有助於孩子保持自信光彩的表現。 而當孩子說完自己寫下的故事後，父母不妨給予鼓勵或是友善的建議， 這樣除了能鞏固孩子的信心以外，也能讓他們將來在面對挫折時， 學會記取教訓並積極改進，不讓失敗的陰影從此蒙在自己的人生上。 本書特色 本書收錄多篇以教育為目的的小故事，鼓勵孩子閱讀的同時也啟發孩子，突顯親子之間的教育關係。內文流暢，主題鮮明，同時帶入歷史上知名人物的故事，來佐證親子教育的重要性。除此之外，編者也採用條列式的方法
，來闡述親子教育的相關步驟，重點清晰，方法分明，是一本值得父母們參閱的教育書籍。
建構多變量二元聯合機率分配並應用於長期追蹤資料模型
為了解決聯合機率公式 的問題，作者葉麗芬 這樣論述：
現今許多科學研究常藉由觀察相同群體多個時間點的狀況來了解所關心事件對此群體所產生的長期平均影響,這類型研究需要使用長期追蹤資料分析方法來瞭解影響平均反應趨勢的變數,以供後續決策或研究參考。由於重覆測量關心事件的量測值, 此類分析工具需依賴多變量聯合分配, 目前文獻有許多連續型式的多變量聯合分配,卻較少有文獻討論類別型式的多變量聯合分配,使得長期追蹤資料的廣義線性模型 (Generalized Linear Model) 的參數估計均採用廣義估計方程式 (Generalized Estimating Equation)。在一階馬可夫鏈 (First-Order Markov Chains) 的
假設下,本論文利用 Biswas 和 Hwang (2002) 提出之二元二項分配 (Bivariate Binomial Distribution) 建構出多變量聯合二元機率分配,並討論該分配的特性,推導參數的最大概似估計式,及其大樣本性質。藉由此多變量分配,本論文提出利用最大概似估計法來估計長期追蹤資料之廣義線性模型中參數,最後運用統計模擬來探討新的多變量二元聯合機率分配參數與長期追蹤資料之廣義線性模型參數的最大概似估計式表現,再與現行研究者常採用的廣義估計方程式的參數估計方法進行比較。
AI 必須!從做中學貝氏統計：從事機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析一定要懂的統計利器
為了解決聯合機率公式 的問題，作者ThereseDonovan,RuthMickey 這樣論述：
貝氏統計因 AI 機器學習的發展而再度翻紅，其核心是利用統計推論的方法，在觀測到新證據或取得新資訊時，利用科學方法循環更新先前假設的機率，非常適合只能依據僅有的且不夠完整的資訊進行假設評估的技術。目前廣泛應用於機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析等領域。 正經八百的念經書只會讓人想睡覺，而本書很不一樣，作者依其自身的（慘痛）經歷規劃出這本神奇之書，隨時與學習者站在一起，將腦海經常冒出來的疑問，以豐富的圖表、實作輔助並提供許多參考資源的問答方法呈現。對於重要觀念與公式，也用不同顏色標示（對了！本書是彩色書，灑花），不斷的前後呼應提醒，才不會讀到後面卻忘了前面，進而確實掌握貝氏
統計的精髓。本書討論到 MCMC （馬可夫鏈蒙地卡羅法）之處尤其精彩，一般貝氏書籍或網路文章只講理論或舉個簡單例子交代一下就完事了，而本書是實實在在的帶領讀者一遍一遍的演練，落實從做中學的精神。 對於想瞭解貝氏統計的各領域專業人員，包括機器學習、深度學習、生命與醫學、心理學、公共衛生、商業數據分析等，都是淺顯易懂的好書。也適合學習統計、人工智慧相關領域大學高年級與研究所程度的學生。 本書特色 ○由施威銘研究室監修內容，適時補充編註與譯註，幫助讀者確實理解內容。 ○貫徹『講七遍、做二十一遍』的精神，真正從做中學會的就不會忘記。 ○本書厚達六百多頁，為考慮到學習的便利性
與舒適性，採用全彩印刷容易分辨重點、並以軟精裝裝訂可攤平閱讀。 ○額外提供原文書也沒有的書中分佈函數 Python 程式碼下載，可自行修改參數觀察函數圖形變化。