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另外網站excel平方公式 - 社交网站也說明：excel平方 公式的设置方法：电脑：1、用电脑里的Excel软件打开所需表格。2、鼠标左键点击需要输出结果的单元格。3、依次输入等号、power、括号、底数 ...
這兩本書分別來自深智數位 和楓葉社文化所出版 。
國立屏東大學 體育學系健康與體育碩士在職專班 涂瑞洪所指導 蔡碧玲的 國中田徑代表隊與一般生心率變異度之比較 （2021），提出excel平方關鍵因素是什麼，來自於交感神經、自律神經。
而第二篇論文國立陽明交通大學 電機資訊國際學程 黃經堯所指導 顏勤智的 基於多灶性穩態視覺誘發電位的青光眼功能視覺檢測評估之優化 （2021），提出因為有 多灶性穩態視覺誘發電位、腦電圖、偏最小平方迴歸、青光眼、ROC曲線的重點而找出了 excel平方的解答。
最後網站如何在excel、wps中做开方、平方、乘幂运算？則補充：在excel中要计算一个数的开方、平方、乘幂只需用^运算符或者Power函数即可。 比如计算3的平方，可以使用如下的几种方式：. 1.=3^2.
C最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來
為了解決excel平方 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】
❝ 滿載而歸的實戰累積 ❞ ◎ 24 個主題 ◎ 468 個程式實例 ◎ 436 個重點圖例解說 ◎ 約 180 個是非題、180 個選擇題、150 個填充題協助觀念複習 ◎ 193 個實作習題邁向高手之路 【本書將教會你……】 ◎科技新知融入內容 ◎人工智慧融入內容 ◎圖解 C 的運作 ◎C 語言解數學方程式 ◎基礎統計知識 ◎計算地球任意兩點的距離 ◎房貸計算 ◎電腦影像處理 ◎認識排序的內涵，與臉書提昇工作效率法 ◎電腦記憶體位址詳解變數或指標的變
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。
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用Excel製作各月銷售趨勢分析與預估未來月份銷售值
面對日新月異的大數據工具，有時候很難跟上這節奏。Microsoft Power BI讓大家可以簡易的製作大數據分析。用 Excel Power BI 做大數據分析，課程大綱有認識大數據、大數據分析、視覺化呈現結果，提升管理品質，有效提升工作效率。另外；大數據分析還應該包含許多學習到的知識，回饋給資料，再重新計算，不是僅畫出視覺化圖後，就說做好了大數據分析。期待大家將了解應用這些工具使用，將大數據分析導入您的工作中。
孫在陽老師主講，[email protected]
範例、講義下載：https://goo.gl/ytzRxT
國中田徑代表隊與一般生心率變異度之比較
為了解決excel平方 的問題，作者蔡碧玲 這樣論述：
目的：本研究在探討田徑運動訓練對國中階段學生心率變異度（heart rate variability, HRV）的影響，以屏東縣立長治國民中學田徑代表隊選手16名（年齡：13.19±0.66歲，身高：161.63±8.02公分，體重：54.06±10.66公斤，受訓年資：2.88±1.5年）及一般學生16名（年齡：12.94±0.25歲，身高：161±6.63公分，體重：57.81±15.57公斤）為研究對象，合計32名。 方法：實驗時，實驗參與者安靜平躺五分鐘，再進行十分鐘心率的測量。以SCOSCHE心率錶帶配合WIMU Pro Elite Tracking System進行資料擷取
，並透過wifi蒐集即時數據，再轉換成Excel進行數值分析，統計方法採獨立樣本t檢定，顯著水準訂為α＝.05。 結果：國中田徑代表隊學生與一般生在心跳間隔的平均值（Mean RR）、正常心跳間期的標準偏差（SDNN）、平均每分鐘心跳數（Mean HR）、相鄰正常心跳間期差值平方和的均方根（RMSSD）、低頻功率（LF）及低頻/高頻功率比（LF/HF）達顯著差異（p＜.05），其他HRV數值則無顯著差異。 結論：顯示長期規律的田徑運動訓練可以顯著增加國中生的心率變異度，降低心跳率，同時改善交感神經及副交感神經的活性，提升自律神經的功能。
文組都會的簡明統計學
為了解決excel平方 的問題，作者高橋信,鄉和貴 這樣論述：
難倒大多數人的統計學，終於推出文組專用「翻譯書」！ 就由擅長將「希臘符號」翻譯成「人話」的老師， 不必與數學公式纏鬥，也能一點就通！ 近年來，隨著大數據、廣告投放、後端程式語言等逐漸形成產業趨勢，「統計學」也開始蔚為顯學。 可是，對於大部分的文組人來說，光看到數字就想退避三舍；若再提到「統計學」三個字，可能就立刻破門竄逃了吧？ 「雖然想試著翻入門書，但只要瞄到像間諜暗號的公式後，就反射性地把書閤起來了。」 「聽說統計學很熱門，可是具體來說，究竟能實際應用在哪些地方呢？」 「學會數據分析和統計，是不是就能幫我分析股票，順利賺大錢？」 所有關於統計學的基礎提問，
就讓擁有多家企業與大學舉辦講座經驗的專家──高橋信老師，與腦洞開很大的文組學生──鄉和貴，透過問答的形式，帶領各位一步步熟悉統計學的世界吧！ ◆第1天：歡迎來到統計學的世界 相信對大部分人來說，數學絕對排得上學生時代前三名的噩夢科目。 奠基在數學之上的統計學，豈不就是更為棘手的惡魔存在？ 課程最初，讓我們先打破心理阻礙，首先弄清楚統計學究竟是一門什麼樣的學問。 認識統計學的用途，建立目標，我們才能保持清晰的腦袋實踐學習計畫。 ◆第2天：千萬別被「模擬調查」牽著鼻子走 在資訊爆炸的時代，五花八門的抽樣調查、政治人物的支持率統計，哪些是有憑有據的資訊，哪些是道聽途說
，在在考驗我們的「數據素養」。 提升數據素養的第一步，就是建立起對「隨機抽樣調查」的基本認識。 學會第2天的內容，就知道如何分辨日常生活中值得信賴的統計調查！ ◆第3～4天：掌握資料的感覺 統計的第一步是收集資料，而資料又能區分「數值資料」與「類別資料」。 從第3天開始，我們會稍微接觸數學層面，重溫一下學生時代學過的「中位數」、「標準差」與「變異數」等數值，以及它們在統計學中占有如何的重要性。 ◆第5天：使資料視覺化呈現 這一天將會介紹各種分析方法的基礎知識，首先從具代表性的圖表──「直方圖」與「機率密度函數」開始，透過這兩種工具，深化掌握資料的直覺。 同時
我們也會了解生活中常聽到的詞──常態分布，究竟是什麼意思。 ◆第6～7天：課堂練習！實際挑戰分析資料 如何根據樣本資料估計母體？如何推導信賴區間？還有樣本數究竟要多少，才能得到值得任賴的統計結果呢？ 讓我們透過最後的兩天練習課，試著做資料分析的練習，為你的統計學習挑戰畫下一個戰果豐厚的結尾吧！ 從學生時代就不擅長數學、出社會後也依舊與數學絕緣的人，有辦法從零學會統計學嗎？ 本書的文組人代表，藉由七天扎實的親身體驗告訴你──真的有可能！ 統計學是一門深奧的學問，卻也是一座取之不盡的寶庫。 歡迎各位有志探索這座寶庫的文組人，就從本書開始，解密以前都看不懂的希臘文暗號
！ 本書特色 ◎全書架構劃分為7天的課程，採老師與學生一來一往的對話形式，帶領讀者一天天熟悉統計的感覺。 ◎重要的公式與計算的過程，都會用顏色框特別標註，就像課堂板書一樣一目瞭然。 ◎每堂課的最後都有內容回顧，幫助你快速掌握重點，加強記憶學習更有效率。
基於多灶性穩態視覺誘發電位的青光眼功能視覺檢測評估之優化
為了解決excel平方 的問題，作者顏勤智 這樣論述：
本論文提出了一種透過視覺刺激設計、EEG 信號增強和特徵空間規範化來優化基於 mfSSVEP 的功能性視力喪失評估的診斷能力方法。在將經我們優化的分類器決策與標準自動視野檢查 (SAP) 等臨床測量值進行比較以區分正常和青光眼患者時，我們成功地在ROC中取得最大化ROC AUC 下的面積。這些優勢都是在減少整體檢查時間同時實現，從而使青光眼患者的測試更加舒適。共有 61 人（正常：11 [16 眼]，青光眼：50 [86 眼]）參加了 IRB 批准在杜克眼科中心的 mfSSVEP 臨床試驗。 mfSSVEP 視覺刺激在具備眼動儀的商用 VR 耳機中呈現給患者，並使用內部設計的 EEG 放大器
收集 EEG 數據。然後將全局 mfSSVEP 指標區分青光眼與健康眼睛的性能與標準自動視野檢查 (SAP) 指標（例如 MD（平均偏差）和靈敏度閾值）進行比較。分析同步的 EEG 信號、眼睛注視數據和視覺刺激開始以去除非腦波訊號的雜訊。使用典型相關分析 (CCA) 對預處理EEG數據應用信號增強階段，以取得與其引發的刺激最大程度的相關聯。然後從已增強信號中提取兩個參數集，CCA 最大相關值和基線訊噪比 (SBR)。第一個特徵參數集是從第二階段 CCA 獲得的，以提取多頻刺激模式內每個刺激頻率處的功率譜密度。同時我們也計算第二個特徵參數集，即基線訊噪比 (SBR)，以找出由於 mfSSVEP
響應和基線 VEP 響應導致的功率譜密度差異。最後計算來自其二參數集的匯總統計數據，例如平均值、中位數、四分位距、峰度和偏度，以評估它們的統計分佈特徵。我們對特徵參數應用偏最小平方迴歸，並選擇最佳數量的組件來防止過度擬合，在數據集上使用 3 折交叉驗證。結果顯示優化模型的 ROC AUC 為 91%，而 SAP MD 為 82%。