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聯合機率分配表的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦吳冬友,楊玉坤寫的 基礎統計學(四版) 和周賓凰的 計量經濟學：理論、觀念與應用(二版)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自五南 和雙葉書廊所出版 。
國立高雄第一科技大學 營建工程所 晁立中所指導 莊昀達的 以類神經網路估計多路徑專案時程 （2008），提出聯合機率分配表關鍵因素是什麼，來自於時程規劃、類神經網路、機率、風險分析。
基礎統計學(四版)
為了解決聯合機率分配表 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。
以類神經網路估計多路徑專案時程
為了解決聯合機率分配表 的問題，作者莊昀達 這樣論述：
營建專案具有相當複雜性，而需要的完工時程又充滿著不確定性。對於進度管理者而言，讓營建專案在限期內完工，是一重要課題。要徑法(CPM)工期是採單時估算的方式，並無不確定性工期之考慮。計畫評核術(PERT)則以平均最長路徑,來估計需要時程要徑，但忽略網路中其他路徑對於總工期之影響。若是網路中包含了兩條或數條相近之要徑天數路徑，則PERT就無法確切預估某信心水準下完工之天數與平均完工天數。且當兩路徑之完成時間機率分配值域相接近或其變異量較大的話，則PERT估計的偏差會愈明顯。 現實的專案環境中，專案作業時間為一隨機變數，專案的完成時間亦必為一隨機變數。隨機變數間的演算，如以數理統計分析為基礎
，較為繁雜。另外，數值分析雖可求解，但過程繁複。模擬法也可求解，但需要多次取樣，但只能得到近似值。因此本研究提出相似路徑網圖評核術（SPNET）改善方法，以此概念產生類神經網路所需訓練及測試資料。發展出之兩路徑及三路徑平均工期類神經網路與兩路徑及三路徑信心水準下類神經網路，得到平均絕對百分誤差，分別為0.314%、0.554%、0.813%、1.52%。以本研究發展之網路模式替代傳統PERT來預測專案平均完成天數與某一信心水準的專案完工時程，並與JPDM、PNET、JPNET相互比較。 類神經網路模式省去了繁雜的演算過程，故其求解速度較PERT、聯合機率密度矩陣(JPDM)、或然率網圖評
核術(PNET)、相似路徑網圖評核術(SPNET)更加快速。將本研究所發展之類神經網路應用於估計兩案例專案平均完工時間與信心水準下完工時間之結果顯示它們可達到1.5%以內的平均絕對百分誤差。
計量經濟學：理論、觀念與應用(二版)
為了解決聯合機率分配表 的問題，作者周賓凰 這樣論述：
本書分四大部分：第一部分介紹計量經濟學的統計與線性代數基礎；第二部分介紹基礎的線性迴歸模型；第三部分介紹進階的議題與模型；第四部分則介紹如何撰寫實證研究論文。 從理論、觀念與實際應用三個方面介紹計量經濟學。相對於多數計量經濟學教科書的艱澀難懂，本書從根本的角度，解說多數理論與概念背後的意涵。本書的另一特色是從整個實證研究的步驟，說明如何將計量經濟學的方法應用在實證上。