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六標準差缺點的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包
六標準差缺點的問題，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) 和布倫特‧潘富的 交易聖經【1+2典藏套書】：趨勢、型態及量化交易者必備的贏家指引，從心法論到方法論，見證多策略、多市場的終極應用都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自五南 和大牌出版所出版 。
朝陽科技大學 工業工程與管理系 林宏達所指導 鄭丞凱的 電腦視覺技術應用於手工具組裝之零件瑕疵檢驗 （2021），提出六標準差缺點關鍵因素是什麼，來自於自動化檢驗、手工具組裝、瑕疵檢驗、R-CNN網路模式。
而第二篇論文淡江大學 教育心理與諮商研究所碩士班 張貴傑所指導 陳紹瑜的 大學生人格特質與壓力因應之相關研究：以希望感為中介變項 （2021），提出因為有 大學生、內外控傾向、壓力因應、希望感、中介變項的重點而找出了 六標準差缺點的解答。
基礎統計學(四版)
為了解決六標準差缺點 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。
電腦視覺技術應用於手工具組裝之零件瑕疵檢驗
為了解決六標準差缺點 的問題，作者鄭丞凱 這樣論述：
目錄摘要 IAbstract II目錄 IV圖目錄 VII表目錄 XII第一章 緒論 I1.1 棘輪扳手與零件介紹 21.2 棘輪扳手組裝流程 51.3 棘輪扳手組裝異常類型與瑕疵種類 71.4 棘輪扳手組裝之現行檢驗方式 181.5 研究動機與目的 191.6 論文架構 21第二章 文獻探討 222.1 自動化視覺檢測 222.2 組裝異常檢測 232.3 物件特徵比對 252.4 類神經網路模型 262.4.1 卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN) 262.4.2 YOLOV4 (You O
nly Look Once)網路模型 272.4.3 基於區域的卷積神經網路(Region With CNN, R-CNN) 282.4.4 快速的基於區域的卷積神經網路(Fast R-CNN) 292.4.5 更快速的基於區域的卷積神經網路(Faster R-CNN) 302.4.6 基於遮罩的區域卷積神經網路(Mask R-CNN) 32第三章 研究方法相關原理 363.1 工件影像濾波 363.2 常見之物件偵測分類器 373.2.1 CNN網路模型 383.2.2 YOLO系列模型 393.2.3 R-CNN系列模型 40第四章 研究流程與技術應用 514.
1 工件影像拍攝 534.2 影像之ROI區域擷取 544.3 ROI影像之濾波處理 554.4 工件組裝異常之瑕疵種類特徵擷取 574.5 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類 604.5.1 物件候選區域選擇 614.5.2 CNN網路模式之特徵提取 624.5.3支援向量機的瑕疵分類 634.5.4 可疑瑕疵區域的邊界框回歸 644.5.5 瑕疵種類分類結果輸出 664.6 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類績效混淆矩陣 67第五章 實驗結果與分析 695.1 樣本影像說明 695.2 組裝異常之瑕疵檢測系統之發展 705.3 組裝異常類型之瑕疵種類分類績效指標
715.4 組裝異常之瑕疵檢測系統之R-CNN網路模型之參數設定 725.4.1 網路模型之學習率參數設定 745.4.2 網路模型之訓練批量參數設定 765.4.3 網路模型之優化器類型選擇 785.4.4 網路模型之訓練次數參數設定 805.4.5 網路模型避免過度擬合之判斷設定 825.5 組裝異常檢測之分類績效評估與比較 845.5.1 R-CNN系列模型比較 845.5.2 R-CNN系列模式與YOLOV4之檢測績效比較 895.6 敏感度分析 955.6.1 ROI區域大小對檢測效益之影響 965.6.2 影像亮度的變化對檢測績效之影響 975.6.3
工件擺放方式對檢測績效之影響 995.6.4 工件表面油漬量對檢驗績效之影響 1035.6.5 工件輸送帶速度對檢測績效之影響 1085.6.6 棘輪扳手單一分類器檢驗模型選擇 1135.6.7 同態濾波對檢測效益之影響 115第六章 結論與後續研究方向 1186.1 結論 1186.2 未來研究方向 119參考文獻 122表目錄表1 市售主要棘輪扳手之英制與公制規格 3表 2 1/2”36T棘輪扳手各組裝站之零件表 4表3 棘輪扳手組裝之各工作站的工作內容說明表 5表4 棘輪扳手組裝時可能產生的組裝異常類型說明彙整表 8表5 棘輪扳手組裝過程
可能的組裝異常類型與瑕疵種類彙整表 9表6 缺件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 14表7 錯置組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 15表8 異物組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 16表9 餘件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 17表10 取像限制說明表 21表11 本研究與物件偵測相關文獻比較表 35表12 本研究使用之網路模型比較表 48表13 本研究目前使用之遮罩與影像面積之比較表(單位:pixel) 55表14 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差比較表 57表15 以影像張數為基礎之棘輪扳手分類混淆矩陣示意表 68表16 棘輪扳手檢驗結果之混淆矩陣示意表
68表17 本研究組裝第一站之檢測樣本影像數量 73表18 本研究組裝第二站之檢測樣本影像數量 74表19 本研究組裝第三站之檢測樣本影像數量 74表20 採用不同學習率之檢測效益結果比較 75表21 採用不同訓練批量之檢測效益結果比較 77表22 本研究探討之三種優化演算法優缺點比較 79表23 採用不同網路模型優化器之檢測效益結果比較 79表24 採用不同網路模型訓練次數之檢測效益結果比較 81表25 R-CNN網路模型之預設值與較佳參數設定之比較表 84表26 第一站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 86表27 第二站大樣本異常類型之瑕
疵種類檢驗模型效益彙整表 87表28 第三站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 88表29 本研究組裝工作站之較佳網路模型效益彙整表 89表30 第一站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 90表31 第二站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 91表32 第三站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 92表33 第一站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表34 第二站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表35 第三站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表36 採用不同遮罩大小之檢測效益結果比較 96表37 採用拍攝光
線強度之檢測效益結果比較 98表38 工件偏移角度之影像數量彙整表 101表39 棘輪扳手不同擺放角度之檢測效益比較表 101表40 ROI區域與油漬量之影像面積比較表(單位:pixel) 104表41 塗抹不同程度潤滑油之檢測效益比較表 106表42 靜態與動態拍攝之差異比較表 109表43 不同輸送帶速度之影像檢測效率 111表44 棘輪扳手動態視覺檢測系統之檢測效益比較表 112表45 棘輪扳手各站模型之正確分類率比較表 114表46 灰階影像與濾波後影像之影像像素比較表 116表47 第一站各模型有無經同態濾波處理之檢測效益彙整表 117圖目錄
圖1 市售棘輪扳手常見之產品銷售方式 I圖2 棘輪扳手的使用說明 2圖3 完成組裝之1/2” 36T棘輪扳手 3圖4 1/2”扭力頭寬度規格標示 3圖5 1/2”36T棘輪扳手之內部結構 3圖6 36T扭力頭實體圖(圓圈標示處為該零件之齒輪) 4圖7 葫蘆柄各組裝站之零件彙整 6圖8 棘輪扳手之組裝異常類型與瑕疵種類關係彙整圖 10圖9 第一站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 11圖10 第二站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 12圖11 第三站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 13圖12 棘輪扳手檢驗實體圖 19圖13 同態濾波器的運算
流程 37圖14 CNN網路架構示意圖 38圖15 卷積方法示意圖 39圖16 池化運算示意圖 39圖17 YOLOV4網路架構示意圖 40圖18 R-CNN網路架構示意圖 41圖19 Fast R-CNN網路架構示意圖 43圖20 ROI pooling運算示意圖 44圖21 Faster R-CNN網路架構示意圖 45圖22 RPN運算示意圖 46圖23 Mask R-CNN網路架構示意 47圖24 研究方法流程圖 52圖25 本研究現階段使用之數量與零件 53圖26 本研究之硬體設備架設示意圖 53圖27 本研究前處理之影像平均值與
標準差 54圖28 本研究使用之五種遮罩大小 55圖29 使用同態濾波濾除拍攝時造成反光之像素變化 56圖30 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差曲線圖 57圖31 光源控制器數值下灰階影像與濾波後影像標準差比較表 57圖32 使用Matlab軟體內建之Image Labeler工具箱進行人工標...58圖33 完成標註之邊界框資訊 58圖34 棘輪扳手組裝製程中第一組裝站使用R-CNN網路模式之圖像標註流程圖 59圖35 第一站缺件檢驗之R-CNN網路架構的訓練程序 60圖36 R-CNN模型檢驗流程圖 61圖37 候選區域選擇示意圖 62圖38
特徵提取流程圖 63圖39 邊界框回歸原理示意圖 65圖40 邊界框回歸運算可能發生之失效結果 66圖41 瑕疵種類分類結果示意圖 67圖42 運用R-CNN網路模型之棘輪扳手檢驗辨識系統測試程序 67圖43 本研究之實驗架構圖 69圖44 本研究影像拍攝之設備圖 70圖45 本研究所開發之使用者介面 71圖46 不同學習率之檢出績效評估ROC曲線圖 75圖47 不同學習率之正確分類率折線圖 76圖48 不同訓練批量之檢出績效評估ROC曲線圖 77圖49 不同訓練批量之正確分類率折線圖 77圖50 不同網路模型優化器之檢出績效評估ROC曲線圖
80圖51 不同網路模型優化器之正確分類率折線圖 80圖52 不同訓練次數之檢出績效評估ROC曲線圖 82圖53 不同訓練次數之正確分類率折線圖 82圖54 本研究使用R-CNN網路模型之訓練資料損失曲線圖 83圖55 過擬合現象示意圖 83圖56 第一站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 86圖57 第一站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 86圖58 第二站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 87圖59 第二站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 87圖60 第三站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 88圖61 第三站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖
88圖62 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 90圖63 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 90圖64 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 91圖65 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 91圖66 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 92圖67 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 92圖68 R-CNN系列模型與YOLOV4之總訓練時間曲線圖 94圖69 R-CNN系列模型與YOLOV4之總測試時間曲線圖 94圖70
R-CNN系列模型與YOLOV4之單位影像測試時間曲線圖 94圖71 各站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之正確分辨率直方圖 95圖72 使用不同遮罩大小之棘輪扳手檢出績效評估ROC曲線 97圖73 使用不同遮罩大小之棘輪扳手正確分類率折線圖 97圖74 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之檢出率與誤判率ROC曲線 98圖75 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之正確分類率折線圖 98圖76 工件擺放方向示意圖 99圖77 原始影像之各角度擺放情況 100圖78 原始影像加入遮罩後各角度擺放情況 100圖79 棘輪扳手正向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖80
棘輪扳手負向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖81 棘輪扳手擺設角度之正確分類率折線圖 103圖82 第一站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖83 第二站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖84 第一站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖85 第二站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖86 第一站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 106圖87 第一站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 107圖88 第二站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 107圖89 第二站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 1
07圖90 棘輪扳手動態視覺檢測系統運作示意圖 108圖91 棘輪扳手動態視覺檢測系統硬體架設實體圖 110圖92 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之原始影像 110圖93 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之前處理影像 111圖94 棘輪扳手動態視覺檢測系統之ROC曲線圖 112圖95 棘輪扳手動態視覺檢測系統之正確分類率曲線圖 113圖96 棘輪扳手各站模型之正確分類率直方圖 114圖97 棘輪扳手各站模型之檢測時間直方圖 115圖98 有無經同態濾波處理對各模型之正確分類率直方圖 117圖99 有無經同態濾波處理對各模型之績效指標折線圖 11
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交易聖經【1+2典藏套書】：趨勢、型態及量化交易者必備的贏家指引，從心法論到方法論，見證多策略、多市場的終極應用
為了解決六標準差缺點 的問題，作者布倫特‧潘富 這樣論述：
問鼎市場至尊的倚天劍與屠龍刀， 1＋2雙劍合璧，從交易心法到交易方法， 六屆WCTC世界盃交易冠軍聯名推薦， 獻給有志想在「交易」這門藝術中，登峰造極的你！ 【第一冊】 《交易聖經：六大交易致勝通則，建立持續獲利的贏家模式》 資金控管、交易技術與心理，糧草一次到位 十有九虧的金融市場，贏家不說的祕密，都在這裡 本書將有系統地幫助你脫離虧損陣營、擴展思考維度，打進10％贏家圈！ 多數市場參與者，對於所謂「交易聖杯」都有認知上的偏誤。攫取豐厚收益的贏家，其交易系統並非取決於單一指標或祕技──跟市場選擇無關、跟選擇短線或波段的時間架構無關，甚至也跟交易工具的選擇無關
。 贏家之所以能保持九勝一敗的高勝率， 其獲利心法萬變不離其宗， 皆可回溯到本書所述的六大交易致勝通則， 以及交易三大支柱…… ▌Step by Step建構你的常勝交易系統 Tips1觀念的準備： 情緒定向、風險控管、夥伴與財務邊界，為什麼很重要？ Tips2思考的啟蒙： 破產、機率與期望值，為什麼贏家想的跟你不一樣？ Tips3發展交易風格： 釐清當沖、波段、順勢與逆勢交易特性，找到最強武器 Tips4選擇交易市場： 如何用對方法，找對地方，賺到對的錢？ Tips5鞏固三大支柱： 資金控管、交易技術、交易心理，關鍵做
法一次到位 Tips6交易的實踐： 聚焦進場後的交易實務，百分百貼近問題核心 ▌獨家收錄：15位頂尖交易王者不藏私教戰 15堂交易贏家養成的必修課，主觀交易與自動化程式交易者皆適用，一覽超越國界、地域、產品類別與時間架構的致勝通則。 這個章節是所有金融交易教科書中，絕無僅有的饗宴！本書作者潘富邀請15位隱身市場的交易鬼才，就本書所述的交易致勝通則，提供結合實務驗證的無價經驗。 這些通過多空循環與金融危機試煉的高手，來自當沖、隔夜、價差、期現套利、α策略、價值型投資等不同領域，其共通點便是擁有高度市場適應性的交易系統，搭配嚴密的風險控管，實現利潤極大化、風險極小
化。而潘富撰寫本章的目的就在於告訴我們：交易成功的方法不只一種，你只需要找到自己的立基，找到對你有意義的一種技術，或幾種技術的組合，距離成功就不遠矣！ 【第二冊】 《交易聖經2：蛻變頂尖市場作手的終極祕鑰》 本書具備「成功交易者」所需的一切知識與方法論， 若你的終極目標是建構一個能24小時運作， 多策略、多市場、跨週期、低回撤與高度穩健的交易系統， 那麼這本書將會是你最強的輔佐！ ★ 「 多達480頁滿滿的乾貨！」六屆WCTC世界盃交易冠軍聯名推薦 ★ 趨勢、型態及量化交易者必備的贏家指引，見證多策略、多市場的終極應用 ★ 適用於所有市場、工具、技術、
時間段及不同經驗值的讀者群，請詳見本書「導讀」 ★ 「年均複合成長率29％、每交易平均風險−2.7％」，潘富MWDT策略的推導過程及參數／變數──完整收錄 全球交易人導師──布倫特‧潘富繼《交易聖經》後的重磅新作。 相較於前作被業界奉為經典的交易心法， 本書將聚焦在策略分析、回測、開發與如何正確執行交易的實務面上， 最終要協助你建立一個多樣化、低度相關的交易組合，踏上永續交易之路。 你可將本書視為是前作中「消失的篇章」。 五大必看方法論──── ▌給交易者的4個關鍵訊息 ＞＞先求存，再求勝！學會忍受虧錢的痛苦，「當個好輸家」是贏家最大的祕密 知識
：「零破產風險」才是王道，「年均複合成長率」是第二關鍵。 風險：提防交易者的四個天敵──資料探勘、過度的曲線配適、最新的交易概念、缺乏淨值曲線的策略，它們會讓你走向毀滅。 應用：請保持策略的簡單、客觀與穩定性──複雜、主觀與不穩定的策略是失敗的源頭。大道至簡，複雜僅會帶來巨大的痛苦與失望。 執行：建立橫跨多市場的交易組合，降低在單一市場失敗的風險──本書會Step by Step帶你這麼做，並告訴你什麼是理想的資金控管原則。 ▌回測20個獲利穩健的交易模型 ＞＞零破產風險、能賺錢且經充足樣本外數據驗證的策略，參數與變數完全公開 8種類型、共18個經典趨勢交易策
略，外加2個潘富的擲銅板隨機進場策略： 擲銅板進場策略 相對價格變動策略 價格突破策略 擺盪突破策略 震盪突破策略 通道突破策略 波動突破策略 回撤策略 本書將詳述這些策略如何定義趨勢、如何判定進場、停損與出場時機，以及它們如何詮釋「跟隨趨勢、砍掉虧損部位、讓獲利部位持續奔跑」的三大原則。 這些策略都具備「可交易性」，你可以直接使用。即便你是交易老手，當你在發想新策略時，本書詳盡的回測歷程將會是一份極有價值的指引──你無須負擔龐大的試錯成本，就能直指贏家的思維模式！ ▌如何評估策略風險與績效表現？ ＞＞有效衡量負報酬、辨識最低回撤值的策略
指標，計算與解讀方法一次上手 本書將揭示以「風險調整後之報酬率」衡量策略表現的重要性，而不是盲目地關注策略的最大報酬： 主流的「夏普比率」和「索提諾比率」為什麼會蒙蔽交易者的雙眼？ 標準差是衡量風險的最佳工具嗎？ 誰才是最佳的風險調整後績效指標？ 在此之前，沒有專家會告訴你：並非所有風險都生來平等！沒有任何單一的萬能指標能幫助我們找出絕佳策略──策略的評估與選擇，需要結合數種「穩健性」與「表現性」的分析，Know-how都在〈第七章〉。 ▌盤點交易者必備的7大工具 ＞＞從軟體到數據，從致勝策略的Cheak List到策略穩定度檢驗工具，實用性與含金量最高
任何時候，你都需要這7大交易工具： 通用市場投資組合工具。 數據工具。 軟體工具。 致勝策略的Cheaklist。 策略評估工具。 策略基準工具。 策略開發工具。 理解它們的使用方法，你將得以選擇、建構低度相關的交易組合及取得所需數據。你會知道以軟體蒐集數據的重要性。你會知道致勝策略的關鍵要素為何。你會知道要如何評估策略的穩定性──最重要的是，本書會提供你一套強大的「策略基準」，從此不再掉進關聯性陷阱！ ▌推導出聖杯策略的6個步驟──以潘富的MWDT策略為例 ＞＞檢視經典概念→將概念程式化→檢驗、比較、優化→最終完成淨值曲線穩定度分析 這
是給交易者最棒的禮物──如何制定出一個明智、可持續的交易策略？ 找到方法 將方法程式化 策略檢驗方法 策略比較方法 策略調整方法（排除過度曲線配適、再次檢驗、再次比較） 完成淨值曲線穩定度分析 潘富的策略發展藍圖、參數與變數完全公開，最終將帶你推導出一支「年均複合成長率29％、每交易平均風險−2.7％」的MWDT策略。 全球交易人共感推薦 【第一冊】 「這本書完全是為了徬徨的交易者而寫！在殘酷的交易世界中，你非常需要一些歷經不斷試錯才得以驗證的原則與技巧來輔助自己的系統，而這本書能夠大幅降低你的時間成本，幫助你專心一致，捨棄那些沒有效益的策略，認真看
待那些『真正有效』的事。」──Steve F. 「我讀過的交易投資書籍超過一百本，歷經許多嘗試之後，我回過頭來採用一些非常簡單的交易策略。如果讀過本書並理解作者所寫，你就能省下大量花在其他書本、課程的時間與金錢。這本書對我而言，是自身多年來學習過程的精華，而我強烈推薦它。」──MüllerRoland 「任何沉浸於交易世界的人都會需要這本書！事實上，我認為所有成功的交易系統中，都能找到本書的基因，無論那些交易員是否自知。這些基因是： ●資金管理：如何讓自己不被一連串損失消滅的Know-how。 ●方法論：你的方法必須簡單、能斷然執行且嚴禁事後諸葛，同時它帶來的利潤必須高於
損失。 ●心法：如何在失敗時控制損害，並在成功時抑制貪婪？如何在交易生涯中保有持久力與正確態度？ 本書談資金管理的章節十分詳盡，值得多讀幾遍。為了你自己，你必須坐到電腦前實際把這些範例操作一次；方法論包含一套測試任何模擬交易的優秀程序，完整解說回測技巧，這對任何交易者都是必要的；心法部分更涵蓋諸多極易在交易狂熱中被遺忘的真理。可喜的是，本書沒有任何「讓你輕鬆賺進幾百萬美元」的噱頭，勤奮與紀律的價值，重要度等同於你在交易中所追求的其他任何事物。為此，我奉上五顆星給它。」──Greg Vermeychuk 【第二冊】 「睽違十年，潘富的《交易聖經2》終於問世了！從理論到實踐，我
不敢相信他如此慷慨地說出了要如何成為交易贏家的真相。」──安德烈‧昂格爾／2008、2009、2010、2012年，四屆「世界杯期貨交易錦標賽」冠軍 「這本書是幫助你取得優於市場平均績效的唯一真理！」──麥可‧卡威爾／《海龜特訓班》作者 「我保證這本書會被你劃滿重點且會不時回頭翻找其中的好料──至少我就是如此。潘富毫無保留地說出他之所以能在市場中生存三十五年之久的祕訣，懂的人就知道這本書的價值所在。」──葛雷格‧莫理斯／《與趨勢共舞》作者 「本書不僅提供有志於成為全職交易者的讀者，一套絕佳的交易架構，潘富甚至還提供數十種歷經多空循環以證明其穩健性與獲利性的策略，更重要的是，
本書還完整說明評估、驗證、比較、優化這些經典策略的方法，含金量極其驚人！」──尼克‧萊吉／澳洲鬼才交易者 「正如潘富所說，這本書只探討『事實』，他發揮科學實測的精神，史無前例的回測18個經典策略模型，外加2個他原創的策略，分析它們的參數與變數，並將結果公諸於世。對交易者來說，這些推導、驗證的內容與數據是無價之寶！」──邁克爾‧庫克／2007、2014年，兩屆「世界杯期貨交易錦標賽」冠軍
大學生人格特質與壓力因應之相關研究：以希望感為中介變項
為了解決六標準差缺點 的問題，作者陳紹瑜 這樣論述：
本研究旨在探討大學生人格特質與壓力因應之相關，以及希望感在之間的中介效果，樣本主要以在學大學生為研究對象。本研究採問卷調查法，以紙本與線上網路問卷平台設置問卷，研究工具包含「內外控量表」、「簡明因應量表」與「希望感量表」，以紙本與網路線上問卷，共獲得有效問卷676份，調查結果以SPSS24.0將所得資料進行平均數、標準差等描述性統計、皮爾遜積差相關、階層迴歸分析等統計方法進行資料處理分享，獲致結論分述如下：一、大學生之內控傾向較高。二、大學生之趨近因應傾向高於逃避因應傾向。三、大學生之整體希望感較高，且路徑思考大於效能思考。四、大學生之外控傾向與趨近因應呈顯著負相關，與逃避因應呈顯著正相關。
五、大學生之外控傾向與希望感呈顯著負相關。六、大學生之希望感在內外控傾向與趨近因應之間具顯著中介效果。最後根據以上結果，對輔導工作者提出建議，並說明後續研究建議和研究上的限制。