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統計學入門：離真實世界更近的91個統計思維

為了解決回歸分析excel的問題，作者 這樣論述：

決策點是37%，大數據給我們帶來了怎樣的變化，怎麼正確製作統計圖，怎樣從樣本推斷總體……每個人都會在日常生活和工作中需要一些統計常識，常識背後蘊含的數學邏輯是什麼?《統計學入門：離真實世界更近的91個統計思維》以案例的形式講述生活中的統計問題，主要介紹統計學的各種解決問題的方法，如參數估計、假設檢驗、方差分析、回歸分析和聚類分析等。部分內容以故事連載的方式，引入案例、分析案例，介紹統計原理，給出解決方案。然後給出其他案例，鞏固練習，最後給出使用Excel的數據分析功能解決該類統計問題的步驟。案例內容通俗易懂，貼近日常生活，解決方法也盡可能的簡單，數學基礎知識薄弱的讀者也可以

學到統計知識。 田霞，高校教師，主要講授《概率論與數理統計》《統計學》。她致力講述文科生也完全理解的統計學，大家都能用在工作中的統計學。

回歸分析excel進入發燒排行的影片

含笑花超臨界萃取條件對於產率以及精油組成影響之研究

為了解決回歸分析excel的問題，作者陳振銘 這樣論述：

在此研究中，為了得到含笑花精油而使用超臨界二氧化碳流體作為溶劑進行萃取，深入分析改變精油萃取時的溫度和壓力兩種條件會對產率造成的影響，在半流動式實驗之中，萃取的溫度條件為40℃、50℃、60℃，壓力的條件為2000psi、3000psi、4000psi，並且為了得到萃取結果的再現性，每組實驗條件重複做三次共會進行二十七組的實驗。並對於實驗的結果進行Anova雙因子變異數分析以及二階回歸分析，探討含笑花精油的產率在所得各項因子與因子間交互作用的顯著性，並且為了取得回歸線圖而使用作圖軟體(Excel)作圖，最後再對二階模型進行分析得到本實驗範圍中之最佳操作條件和最佳的精油產率。而接下來比對利用索

式萃取法在含笑花精油上得到的粗脂肪率，與超臨界流體萃取實驗結果之產率是否一致。

C最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來

為了解決回歸分析excel的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

重磅回歸！30 年功力＋30 萬冊累積銷售！   洪錦魁老師 全新著作 ——「C」最強入門邁向頂尖高手之路 —— 王者歸來   　　【C 語言入門到大型專案】✕【大量完整的實例演練】✕【豐富易懂的圖例解析】 　　本著從 C 語言基礎數學及統計觀念說起，融入 AI 與科技新知，作者親自為讀者編列自學 C 語言最完善的主題，以及作者十分淺顯易懂的筆觸、上百個程式實例的鍛鍊、搭配圖解說明每個 C 語言觀念，規劃了最實用的資訊系統實作應用，讀完本著的你一定能夠成為數理、IT 領域、甚至是商業領域中最與眾不同的頂尖高手！   　　【入門 C 語言邁向頂尖高手的精實修煉】

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化 　　◎將迴圈應用在計算一個球的自由落體高度與距離 　　◎遞迴函數設計，從掉入無限遞迴的陷阱說起 　　◎費式 (Fibonacci) 數列的產生使用一般設計與遞迴函數設計 　　◎萊布尼茲 (Leibniz) 級數、尼莎卡莎 (Nilakanitha) 級數說明圓周率 　　◎從記憶體位址了解區域變數、全域變數和靜態變數 　　◎最完整解說 C 語言的前端處理器 　　◎徹底認識指標與陣列 　　◎圖說指標與雙重指標 　　◎圖說指標與函數 　　◎將 struct 應用到平面座標系統、時間系統 　　◎將 enum 應用在百貨公司結帳系統、打工薪資計算系統

　　◎檔案與目錄的管理 　　◎字串加密與解密 　　◎C 語言低階應用 – 處理位元運算 　　◎建立專案執行大型程式設計 　　◎說明基礎資料結構 　　◎用堆疊觀念講解遞迴函數呼叫 　　◎邁向 C++ 之路，詳解 C++ 與 C 語言的差異   本書特色   　　C 語言是基礎科學課程，作者撰寫這本書時採用下列原則： 　　★語法內涵與精神★ 　　★用精彩程式實例解說各個主題★ 　　—— 高達【24 個主題】、【468 個 C 實例】、【436 張重點圖例說明】 　　★科學與人工智慧知識融入內容★ 　　★章節習題引導讀者複習與自我練習★

　　—— 透過【是非題】、【選擇題】、【填充題】、【實作題】自我檢測學習成效，打穩基礎！   　　當讀者遵循這步驟學習時， 　　相信你所設計的C語言程式就是一個帶有靈魂與智慧的程式碼了。

利用個人劑量計與半經驗公式評估99mTc-MIBI心肌血流灌注掃描病人的放射核種滯留時間

為了解決回歸分析excel的問題，作者周國堂 這樣論述：

本研究主要利用個人劑量計量測99mTc-MIBI核醫心肌血流灌注掃描受檢者胸部與腹部之數值，利用EXCEL分析量測數值得到衰變係數λ，體內滯留時間則定義為λ的倒數。其中以前段胸部4.216±1.566小時和前段腹部為5.351±3.588小時，後段胸部3.556±1.308小時，後段腹部5.584±3.426小時，其中以後段胸部其誤差最小表現最好，故選擇後段胸部數據進行STATISTICA 7.0半經驗公式進行預測與驗證。首先將量測到的150位受檢者數值加入Gender、Age、BMI、Creatinine等四因子整合成一個十一項的一階非線性方程式，並將其數據進行正規化亦即將所有數據正規化至

+1到-1之間，並經由STATISTICA 7.0軟體進行逆運算來進行預測放射核種Tc-99m於體內滯留時間，再用逆運算演算法進行預測方程式之確定，結果顯示最終損失函數值Φ=0.5774，決定係數（R^2）=0.9207，變異數為0.8476。再以另一批48位驗證資料進行確認此方程式之可信度，結果表現出高度的吻合，R^2=0.8271。四因子中其重要性分別為BMI、AGE、Creatinine及Gender，結果符合臨床表現。所以對於之後病人來進行核醫心肌血流灌注掃描時，可利用此關係式事先進行預測，如此可快速地知道99mTc-MIBI 在身體的滯留時間。以提供工作人員做後續衛教進而達到符合AL

ARA之原則。