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機率與統計推論:R語言的應用的問題，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
機率與統計推論:R語言的應用的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳旭昇寫的 機率與統計推論：R語言的應用 可以從中找到所需的評價。
國立彰化師範大學 工業教育與技術學系 黃維澤所指導 陳楷文的 運用時間序列演算法於石化產業股票的趨勢預測 （2021），提出機率與統計推論:R語言的應用關鍵因素是什麼，來自於時間序列演算法、深度學習、機器學習、人工智慧、石化產業。
而第二篇論文國立彰化師範大學 工業教育與技術學系 姚凱超、黃維澤所指導 陳贊宇的 運用時間序列演算法於餐旅產業股票的趨勢預測 （2021），提出因為有 時間序列演算法、深度學習、機器學習、人工智慧、餐旅產業的重點而找出了 機率與統計推論:R語言的應用的解答。
機率與統計推論：R語言的應用
為了解決機率與統計推論:R語言的應用 的問題，作者陳旭昇 這樣論述：
1.以專章介紹動差與條件動差, 並以資本定價模型 (Capital Asset Pric- ing Model) 作為機率模型的一個應用。 2.以專章介紹常態分配以及與其相關的重要分配如卡方分配, 學生 t 分配與 F 分配。 3.對無母數統計與變異數分析捨棄不提。 相反地, 對於機率模型, 隨機變數, 漸近理論 (大樣本理論), 估計以及迴歸分析則有較一般初等統 計更為深入的探討。 4.對於迴歸分析, 由條件期望值出發, 之後再談迴歸的機率模型。 在迴 歸參數估計上, 除了一般常用的最小平方法, 我們也使用介紹過的類 比法, 動差法, 以及最大
概似法, 與之前章節相呼應。 此外, 揚棄古典迴 歸模型中, 將解釋變數視為非隨機的假設, 並且不再假設分配為常態。 因此, 對於迴歸模型的統計推論與分析, 需仰賴條件機率分配與大樣 本漸近理論。 5.介紹時間序列, 多變量常態分配, 蒙地卡羅模擬, Bootstrap 樣本重抽法與貝氏統計學。 6.提供 R 統計軟體的介紹, 並在相關章節中說明其應用。
運用時間序列演算法於石化產業股票的趨勢預測
為了解決機率與統計推論:R語言的應用 的問題，作者陳楷文 這樣論述：
在這時空環境下，各領域廣泛的透過趨勢預測作為決策的重要參考依據。本研究運用時間序列演算法，應用於股票的趨勢預測，並以Prophet發展一套與機器學習相關之股價預測模型，以作為預測股價準確性的建立。本研究以台灣石化業的指標台塑石化、台灣化學纖維與台灣塑膠工業為自變項，以Anaconda內建的資料庫建立Prophet模型，以改變趨勢的靈活度與不同時間長度，作為兩面向的依變相調整，其中靈活度的設定有0.01、0.1與0.5，時間則選擇一年、三年、五年與十年，進行機器學習與資料處理，並根據Prophet模型的預測結果，探討下列兩個問題－「比較同一股在同一預測幅度下，不同期間下的差別」與「比較同一股在
同一期間下，不同預測幅度的差別」。研究結果如下，同一股價在同一預測幅度下，以在五年與十年的期間中具有較高的準確度。同一股價在不同期間中，若是股價具有較大的幅度變化，則會在趨勢靈活度0.01下預測較為準確；若預測期間中，較沒有較大的起伏變化，則會在趨勢靈活度0.5下較為準確。
運用時間序列演算法於餐旅產業股票的趨勢預測
為了解決機率與統計推論:R語言的應用 的問題，作者陳贊宇 這樣論述：
在各領域廣泛的透過趨勢預測並作為決策的參考依據，本研究運用時間序列演算法，應用於餐旅產業股票的趨勢預測，選用Prophet發展一套與機器學習相關之股價預測模型，以作為預測股價準確性的建立。本研究以台灣餐旅業的獲益龍頭開曼美食達人、王品集團與雄獅旅行社為自變項，以Anaconda內建的資料庫建立Prophet模型，以改變趨勢的靈活度與不同時間長度，作為兩面向的依變相調整，其中靈活度的設定有0.01、0.1與0.5，時間則選擇半年、一年、三年與五年，進行機器學習與計算預測，並根據Prophet模型的預測結果，探討下列兩個問題－「比較同一股在同一預測幅度下，不同期間下的差別」與「比較同一股在同一期
間下，不同預測幅度的差別」。研究結果如下，同一股價在同一預測幅度下，以在三年與五年的期間中具有較高的準確度。同一股價在不同期間中，若是股價具有較大的幅度變化，則會在趨勢靈活度0.01下預測較為準確；若預測期間中，較沒有較大的起伏變化，則會在趨勢靈活度0.5下較為準確。