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基礎統計學(四版)

為了解決excel標準差公式的問題，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。

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整合差分進化算法與系統模擬求解彈性流水線生產排程問題之研究

為了解決excel標準差公式的問題，作者鄭至閎 這樣論述：

產能規劃是為了滿足顧客訂單，因為規劃時程較短精細度也是最細緻的，產品單位的原物料與生產的產品，另外產能單位作為機台與配置的人員，內容包含了產能負荷、訂單調整、瓶頸分析等，產能規劃與現場作業兩者比較下，會因無法掌握製造現場的產能狀況和物料進貨的時間，而採取有單就接的政策以及大略預估產能的生產排程方式，在允諾的交期前以加班或外包來完成，無法考慮到產能的極限，往往造成原料和零組件的採購無法配合，導致影響生產進度而造成交期和成本過高的惡性循環 彈性的出現是工廠在面臨生產環境變化時，能否快速做出最適當的處理，這種變動包含了急插單與機器故障，急插單的插入有可能會讓生產或瓶頸機器出現故障或問題，針對一個

接近極限的生產系統，會造成連鎖效應讓系統、效率降低，排程則是以它的排程能力分析生產負荷來確認產能是否超載或不足，以此平衡生產的負荷讓生管人員可預知何種行動會引發生產混亂，而挑選較優的生產決策達成生產最佳化。 本研究利用差分進化算法(Differential Evolution,DE)、Simul8軟體以及Matlab軟體來模擬求解，驗證彈性流水線生產排程規劃問題，最後發現進化演算法中的DE/best/1算法、縮放因子設定為0.5、交叉機率設定為0.3，表現優良在未來可以考慮改善參數設定，並用其他種類的演算法來作模擬和求解。關鍵詞：生產排程問題、流程型工廠問題、差分進化演算法、系統模擬

今天能賣多少球?從冰淇淋店輕鬆學超有趣的統計學!

為了解決excel標準差公式的問題，作者向後千春,冨永敦子 這樣論述：

　　～亞馬遜4.4星好評，統計小白也大推的入門書～ 　　從冰淇淋的消費情形，秒懂統計的Keyword！ 　　大學生小愛是冰淇淋連鎖店的工讀生，並且被分配到一家即將開幕的店。 　　店長想趁著新開幕的氣勢衝高業績，可是卻面臨了兩個難題，那就是── 　　到底會有多少客人來光顧？需要請多少位工讀生呢？ 　　小愛受店長所託，打算利用規模差不多的分店銷售統計，利用「日期」與「顧客人數」的關係，預測顧客人數大概落在200～700。 　　可是，這麼粗略的估計數字，讓店長忍不住抱怨一點意義都沒有。 　　「天氣一熱，應該就有很多人想吃冰淇淋吧！不能從最高氣溫來推測嗎！」 　　那麼，要如何從

「最高氣溫」與「顧客人數」的關係，來預測新店的人數呢？ 　　◆◆提升數據分析力，掌握統計觀念是關鍵◆◆ 　　現代社會充斥大量的資料，小自學生報告、大至市場競爭力分析，我們經常需要藉由問卷調查、實驗等方式收集數據資料，接著展開分析，根據分析結果做出結論。 　　可以說，無論身處學校或職場、不分學生與上班族，統計學已然是現代人必備的常識。 　　然而，對不諳數學的人來說，有什麼管道能夠無痛學習統計學？ 　　本書正是專為所有頭痛不已的初學者而編著，透過沉浸式的學習，懂得以統計觀念解開日常情境的難題。 　　Part 1高度相關，還是低度相關？ 　　統計關鍵字►散佈圖、相關係數、離群值、無相關檢定 　　

幸虧有最高氣溫和顧客人數的散佈圖，才能順利預測開幕當天的顧客人數。不過從散佈圖來看，感覺每筆資料分布得有點「零散」？這樣之前從最高氣溫來判斷顧客人數的做法，到底是預測準確，還是剛好瞎猜到的呢？ 　　Part 2希望從最高與最低氣溫預測人數！ 　　統計關鍵字►偏相關、迴歸係數、複迴歸 　　除了最高氣溫，店長也想知道最低氣溫會不會影響業績。小愛試著對最低氣溫與顧客人數的關係做調查，發現兩者之間「幾乎不具相關性」。可是，店長卻提問：「既然手上有最高氣溫與最低氣溫的資料，難道不能同時運用兩種資料，精準預測人數嗎？」 　　Part 3冰淇淋的喜好有相關性嗎？ 　　統計關鍵字►相關矩陣、因素分析 　　

新店開幕後，平安無事地迎來一週年，店長想趁這機會重新審視菜單，希望推出更新更有創意的口味。透過問卷調查，希望能將冰淇淋的口味偏好依「性別」、「年齡」、「家中排行」、「對草莓口味的好惡」、「對香草口為的好惡」等等，找出「獨生子女偏好牛奶口味」這類規律。可是要處理龐大的變數，又該如何運用統計方法來歸納呢？ 　　本書為「輕鬆學超有趣的統計學」系列的下篇。 　　上篇介紹透過哪些統計方法，分析資料之間是否存在「顯著差異」。 　　下篇則聚焦統計學的另一分支，介紹「調查關係」的統計方法，找出資料之間究竟存在何種關係。 　　期待所有讀者，能靈活運用統計工具，提高資料判讀、找出重要資訊，培養現代人不可缺少的資

訊素養能力。 本書特色 　　◎8則情境小劇場，融入統計學的基本用語，跟著主人翁一步步熟悉如何統計和分析。 　　◎完整示範Excel軟體的介面，不只掌握觀念，更懂得操作最強統計工具。 　　◎每個單元都有POINT重點整理與測驗練習，專欄深度講解概念，學習更有系統。

利用商業假體與田口最佳化評量 乳房攝影之影像品質

為了解決excel標準差公式的問題，作者周惠梅 這樣論述：

本文應用田口方法於ACR RMI-156型假體評估乳房攝影時最佳化參數之設定以提高臨床影像品質。目前全世界的乳房篩檢，仍是以乳房攝影X光機為主要篩檢方式，本實驗選定乳房攝影參數(FOV、壓迫力道、Target/Filter、kVp、mAs)利用ACR乳房假體與田口L_{18}\left(2^1\times3^4\right)直交表，進行18次數的實驗，藉此找出最佳影像品質之特性條件組合，最後再以商業塊規假體做驗證。結果在腫塊模擬物的最佳化的參數組合為FOV(24\times30)、壓迫力道(100N)、Target/Filter(Mo/Rh) 、26kVp、63mAs。纖維模擬物的最佳化參

數設定為FOV(18\times24)、壓迫力道(110N)、Target/Filter(Mo/Rh)、30kVp、56mAs。鈣化點模擬物的最佳化參數設定為FOV(18\times24)、壓迫力道(100N)、Target/Filter(Mo/Rh)、30kVp、50mAs。整體乳房假體模擬物的最佳化參數設定為FOV(18\times24)、壓迫力道(100N)、Target/Filter(Mo/Mo)、30kVp、56mAs。且經驗證分析後結果得知，乳房假體纖維模擬物的塊規可視別到底部的距離為4.713mm，在乳房腫塊模擬物、乳房纖維模擬物、乳房鈣化點模擬物及臨床條件的影像中最大，表示此組

參數的設定最具全體代表性，影像的解析度也最好。