統計學基礎的問題，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

極簡貝氏統計學

為了解決統計學基礎的問題，作者佐佐木淳 這樣論述：

～最強的決策工具，也是最流行的統計學～ 從「結果」倒推「原因」，少少的情報就足以預測未來！   　　日本物理學家佐治晴夫曾說過：「所有的過去，都可以被改寫。」 　　福爾摩斯的經典名言：「排除一切不可能之後，最後剩下的無論再如何離奇，也必然是真相。」 　　這兩句名言所闡述的「反向推理」，背後所牽涉的概念，其實就是「貝氏統計」的核心。   　　隨著「大數據」、「資料庫」成為科技趨勢，「統計學」成為近年來的顯學。 　　其中，又以「貝氏統計學」為創新領域最廣泛提及的佼佼者。   　　◆◆什麼是貝氏統計學？◆◆ 　　我們生活周遭充滿各式各樣的「資訊」，例如節目收視率、考試分數、降雨機率、每戶家庭的存

款餘額。 　　利用這些資訊，掌握並分析現狀，藉此預測未來，這就是統計學的應用之道。 　　然而，資訊卻也可能隨著情況變化而隨時改變，例如許多猜謎節目，就很可能隨著提示增加而提高答對的機率。 　　不斷收集新的資料來掌握來更新機率，這樣的方法就稱作「貝氏定理」。 　　而「貝氏統計」正是以「貝氏定理」為基礎的統計方法，亦即根據「結果」尋找「原因」。   　　・針對罹患率低的傳染病，全民篩檢真有意義嗎？ 　　・電子信箱是如何過濾垃圾郵件？ 　　・假設飛機遭遇空難，如何縮小海面的搜尋範圍？   　　曾經令現代人棘手的數學難題，都能在貝氏統計的預測下，幫助我們跨出一大步！   　　◆◆貝氏統計好難學？皆因這

兩大難關◆◆ 　　本書作者為日本海上自衛隊的數學科教官，專門教授飛行預官的課程。 　　要駕駛飛機這架龐然巨物，飛行官的日常工作自然也免不了數學計算與估值，舉凡燃油消耗量、起飛數據、下降軌道等等。   　　多年的教學，讓作者在協助學生克服數學心魔的同時，也成功歸納出有效學習的竅門──關鍵就在於使「抽象」的邏輯思考，改以視覺呈現，眼見更能「直觀」理解！   　　初次學習貝氏統計的人，「符號」和「條件機率」往往成為難以逾越的高牆。 　　本書將推論與計算的過程，均以圖表詳細解說，搭配每一節的教學重點，先從暖身題提示核心觀念，再融入日常時常耳聞的經典例題，導入貝氏定理解題。   　　循序漸進的學習模式，

通過插圖使數字視覺化呈現，助你一一突破自學的關卡！   本書特色   　　◎全書以圖解＆步驟拆解，視覺化呈現運算的邏輯，助你突破貝氏統計的兩大難關──「符號」和「條件機率」。 　　◎蒙提霍爾問題、囚徒問題、垃圾郵件的過濾，援引6道經典例題，深化理解貝氏統計學，啟發你的應用靈感。 　　◎每小節的最後都有重點總結，學習後就能快速歸納要點。

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主觀幸福感、工作滿足度與國軍離職傾向關聯之研究-以陸軍工兵部隊為例

為了解決統計學基礎的問題，作者曾雅鈴 這樣論述：

立法院於2011年12月中旬立法院立法通過《兵役法》第16條修正案，一年期義務役士兵於2011年底全數退伍，改徵集4個月役期的常備兵役軍事訓練，部隊主力改以志願役官、士、兵為主，依據2019年公布之國防報告書資料顯示，國軍人員編現比已達85%，然留營率僅75%，換言之，志願役士官兵是否能在部隊長留久用，發揮戰力，為國防部當前重要的課題。就基層幹部而言，提高留營率為人才招募之重點，然現役軍人離職傾向之原因甚多，在部隊福利及薪資待遇優於民間企業的狀況下，本研究試圖以心理因素-主觀幸福感及工作滿足為切入點，探究其與離職傾向之關聯並提出建議事項。在本研究中主要抽樣對象為陸軍工兵部隊，針對軍官、士官與

士兵包含領導職類等各階級人員，採隨機抽樣方式實施問卷抽樣，並經過二元及序數邏輯斯迴歸（binary logistic and ordered logistic regression）來探討離職傾向與解釋變數當中的關係，在本研究中應用的解釋變數為主觀幸福感及工作滿足度等兩項變數。經過實證分析其結果在解釋變數中工作滿足為顯著，也就是說工作滿足對於離職傾向有明顯的影響。

大人的統計學教室：提升數據分析能力的40堂基礎課

為了解決統計學基礎的問題，作者藤川浩 這樣論述：

透過逐一解開豐富練習題 了解統計學內容的入門書！ 還能學習以Excel處理統計資料的基礎知識！ 　　在當今社會之中，不管工作內容是文書還是技術類， 　　都經常需要運用統計處理目標數據以獲得結論。 　　在取得數據的統計處理上，多半會用試算表軟體或統計分析程式來進行。 　　不過，在使用這些軟體時，自然而然也會心生各種疑問， 　　像是「該用什麼樣的思路來處理統計資料？」、 　　「實際處理統計資料時，哪一種方法才真的正確？」或是 　　「該如何解讀與判斷分析出來的結果才對？」等等。 　　在這種狀況下，有無對統計學的理解能力將產生極大的影響。 　　本書僅用四則運算來解釋統計學的基礎， 　　因此無

須具備數學或統計學的特殊知識亦能讀懂。 　　書中內容淺顯平易，主要以統計學基礎為中心， 　　同時也會說明至今為止的傳統統計學知識。 　　本書亦會在後半部分介紹現今資料處理上經常用到的迴歸分析及貝氏統計學。

影響消費者運用手機APP兌領統一發票中獎獎金意願之研究

為了解決統計學基礎的問題，作者林美華 這樣論述：

自2019年1月1日起，財政部推動「統一發票兌獎多元服務措施」，並開發「統一發票兌獎APP」提供民眾即時線上兌領統一發票中獎獎金。為了解此項創新兌獎服務措施是否為民眾理解及採用，本研究將參考政府相關兌獎法令、創新擴散理論觀點及影響手機應用程式使用因素之相關文獻，找出早期接受者之特徵、影響中獎者採用線上兌獎意願之因素，以及探討個人消費習性與採用線上兌獎意願間之關係。 研究結果發現：(一)早期接受此創新服務措施者之個人特徵(社會經濟地位、人格特質及溝通行為)、創新認知屬性(相對優勢、相容性及複雜性)之認知，以及透過溝通傳播管道獲取創新服務資訊之程度，與潛在使用者具有顯著差異。(二)

創新認知屬性之相容性對使用意願之影響為正向，可推論當此創新服務措施與消費者現有消費習性之相容程度愈高，愈可提升其使用意願。(三)本研究所提出影響消費者使用意願之四大構面「早期接受者特徵」、「創新認知屬性」、「系統面因素」及「溝通傳播管道」，皆與其使用意願呈現顯著相關。