excel函數代入的問題，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

EXCEL品質管理(二版)

為了解決excel函數代入的問題，作者陳耀茂 這樣論述：

　　改善是品管活動的核心，能時時改善，企業也才能時時進步，但改善不是口號，是要付出行動的，也就是說要有改善的工具，所謂的工欲善其事，必先利其器就是這個道理。統計方法就是很好的改善神器，對中高層人員來說或許不難，但對基層人員或初學者來說難免有些難以應用，因此，日本早先在日本科學技術連盟的主導下，產學合作整理出QC七工具，各行各業推行之後成效卓著，但QC七工具的規劃較偏於量性資料，後來有感於質性資料的分析也有其需要，不久之後，產學再次合作又整理出新QC七工具，這些工具的使用、活用確實使改善如虎添翼發揮甚大效用，致使日本的品質居於世界的領導地位。   　　實踐SQC需要具有能以統計的方式處理資料

的工具。此處所謂的工具是指在電腦上操作的資料解析用軟體。資料解析用軟體有統計軟體如SPSS、SAS等與表格計算軟體如EXCEL。SPSS、SAS等這些軟體的強項是較偏向量化數據，但對質性的圖形或表格顯得無力感，然而EXCEL此軟體是圖形或表格製作的強項，因此能活用EXCEL不但可以分析量性資料，對於質性資料的製作也能發揮神奇功效。   　　本書是介紹使用表格計算軟體EXCEL來實踐SQC的一本品質管理專門書，所設想的讀者是想學習EXCEL用於製作圖表以及想將EXCEL用於實踐品質管理的人作為對象。   　　本書的特色是將QC七大手法與新QC七大手法的計算，均利用EXCEL來製作，對於討厭利用手

來計算的人來說是非常有助益的，而且對日後公司中舉辦品管發表會時，想要製作圖表的人來說，更是如虎添翼方便不少。

excel函數代入進入發燒排行的影片

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excel函數代入的問題，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。

2023數位科技概論與應用[歷年試題+模擬考]：根據108課綱編寫(升科大四技二專)

為了解決excel函數代入的問題，作者甄帥,林柏超 這樣論述：

　　◎整合相關考題，熟悉各種出題情境 　　◎十回模擬試題‧增加實戰經驗 　　◎收錄近年試題‧名師重點解析 　　本書依據108課綱編寫，特別為參加統測的同學設計一系列的題目，包含主題式實力加強題庫、全範圍綜合模擬考及近年試題彙編，全新編寫適合新課綱素養的各類題型，讓本書不僅提供完整的考試題型，而更加豐富、靈活，讓你面對多變的考題，也能游刃有餘。如能仔細練習這些題目，必能熟悉各種出題情境，迅速解題獲得高分。希望藉由本書的題目，能讓同學在升學考試方面得到助益。 　　數位科技概論與應用的範圍太廣，所以有很多不同的名詞需要熟記，而且數位科技概論與應用是一門日新月異的科學，隨時都會

有新的名詞出來。要特別注意一些容易混淆的縮寫簡稱，像是GPS全球衛星定位系統（Global Position System, 簡稱GPS）、UPS不斷電系統（Uninterruptable Power Supply，簡稱UPS）及AR（擴增實境）、VR（虛擬實境）。雖然只差一個英文字母，但所指的東西卻完全不同。但是同學們不用害怕，考試不會考太艱難又不常見到的單字，只需要將常見的名詞記住，相信就可以駕輕就熟。 　　數位科技概論與應用中的硬體架構算是必考的題目之一，硬體指的就是看得到摸得到的東西，因此在日常生活的時候只要我們多去使用，就可以知道書本上指的東西到底是什麼，加深自己的印象，還有硬體的

規格一定要很清楚，像是CPU 2.5GHz指的是CPU的時脈，硬碟的容量可以用MB、GB或是TB來計算等。 　 　　在軟體方面，最常考的是微軟所出的應用軟體，不管是在作業系統Windows系列，或是文書處理軟體像是Word、Excel等都是必考題，這些應用軟體不只在考試的時候相當重要，在之後就業也是必備的技能之一，要熟悉這些軟體就是要常去使用，多去學習，這樣才可以知道像是貼上檔案要用鍵盤中的Ctrl+V，Excel中的Average函數是用來算平均值等這些功能。 　　在數位科技概論與應用中，程式語言算是比較艱難的一部份，常考的題目以BASIC為最大宗，所以同學想要在程式語言部份拿高分，必須要

深入去了解一些關於程式的定義，像是IF的架構、DO While ..Loop怎麼用等。 　　近代科技最大的突破大概就是網際網路的普及了，因為網路改變了我們許多生活的習慣，也帶來了很大的便利，這部分在數位科技概論與應用裡會不斷的更新，像是網路搜尋引擎、電子商務等等都需要好好的研讀，多上網體驗一下書本中的知識就可以將知識烙印在腦海中。 　　＊＊＊＊ 　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時時掌握考訊及優惠活動！

以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型

為了解決excel函數代入的問題，作者徐韻如 這樣論述：

聯合國指出21世紀極端的氣候將會更頻繁與廣泛，氣候變遷所造成的災害已成為全人類的安全問題。近年人工智慧(AI)的興起及機器學習(ML)應用，在環境應用方面的影響也不遑多讓。在農產業水稻方面，雖有天氣預測支援農民進行相關防護措施，但突如其來的天災降臨時，造成的水稻損失是逐年增加。若能提早得知天災造成的水稻潛在損失，即能提早做好災前的應變，減少人民財產損失。本研究旨在導入ML之概念，利用ML軟體，如：SPSS，做環境衝擊因數對水稻造成的災害預測及氣候模擬分析。將氣象因子及天然災害因子列為變數，再藉由獨立樣本T檢定及類神經網路進行變數篩選。利用機器學習理論基礎之決策樹進行模型訓練，並使用特徵曲線(

ROC)圖及曲線下面積(AUC)衡量模型的準確度及預測價值，再利用IPCC RCP 4.5預測值進行長短期預測。本研究所得決策樹結果共有四種模式，做為水稻潛在損失之長短期預測使用。在短期預測之結果方面單一月份預測成果和實際值差異過大，但單一事件的預測結果卻很精準，水害可使用模式一；寒害可使用模式三；病蟲害可使用模式二。而在長期預測分析結果共有兩部分：第一部分(2020)結果得知，預測值與實際值差異率為83%。相較於以觀測值進行水稻潛在損失金額的預測結果優，表示此模式適合以未來氣象預測值進行水稻潛在損失的預測。第二部份(2017-2019)結果得知，預測值與實際值差異率為68%。兩部分之結果相差

15%，代表以一個時間區段進行水稻潛在損失的預測結果較佳。農委會或農糧署等相關單位應可根據不同目的（短期、長期預測）進行本論文模式一至四之選擇。短期（月預測）可依災害類別如：水害使用模式一、寒害使用模式三、病蟲害使用模式二；而長期（年預測）預測亦可使用模式一。