excel指數函數的問題，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指數函數的問題，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指數函數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指數函數的問題，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。

Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】

為了解決excel指數函數的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版   　　【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 　　數量：限量300包 　　咖啡風味：花神+黃金曼特寧 　　研磨刻度：40刻度 　　填充刻度：10g 　　製造/有效日期，18個月   　　★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ 　　★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ 　　★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ 　　 　　Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 　　1：強調Python語法內涵與精神。 　　2：用精彩程式實例解說

。 　　3：科學與人工智慧知識融入內容。 　　4：章節習題引導讀者複習與自我練習。   　　相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識：   　　★解說在Google Colab雲端開發環境執行 　　☆解說使用Anaconda Spider環境執行 　　★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 　　☆Python語法精神、效能發揮極致 　　★遞迴函數徹底解說 　　☆f-strings輸出徹底解說 　　★電影院訂位系統 　　☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 　　★Numpy數學運算與3D繪圖原理 　　☆Pandas操作CSV和Exc

el 　　★Sympy模組與符號運算 　　☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 　　★線性迴歸 　　☆機器學習 – scikit-learn 　　★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 　　☆決策樹 　　★隨機森林樹 　　☆其他修訂小細節超過100處   　　多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，

市面上許多書籍的缺點是：   　　◎Python語法講解不完整 　　◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 　　◎Python語法的精神與內涵未做說明 　　◎Python進階語法未做解說 　　◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 　　◎模組介紹不足，應用範圍有限   　　許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。   　　就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著

名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。   　　本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識：   　　★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 　　☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開

　　★人工智慧基礎知識融入章節內容 　　☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) 　　★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 　　☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 　　★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) 　　☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 　　★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 　　☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 　

　★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 　　☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 　　★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) 　　☆設計加密與解密程式 　　★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 　　☆檔案壓縮與解壓縮 　　★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 　　☆檔案讀寫與目

錄管理 　　★剪貼簿(clipboard)處理 　　☆正則表達式(Regular Expression) 　　★遞廻式觀念與碎形(Fractal) 　　☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 　　★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 　　☆GUI設計 - 實作小算盤 　　★實作動畫與遊戲(電子書呈現) 　　☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 　　★說明csv和json檔案 　　☆繪製世界地圖 　　★台灣股市資料擷取與圖表製作 　　☆Python解線性代數 　　★Python解聯立方程式 　　☆Python執行數據分析 　　★

科學計算與數據分析Numpy、Pandas 　　☆網路爬蟲 　　★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 　　☆機器學習 – 線性迴歸 　　★機器學習 – scikit-learn 　　☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 　　★決策樹 　　☆隨機森林樹 　　★完整函數索引，未來可以隨時查閱

水土保持工程合理施工期限推估模式之研究

為了解決excel指數函數的問題，作者梁瑞真 這樣論述：

　　水土保持工程之預定施工期限，係參照「水土保持工程預算書編製原則及工料分析手冊」中之各類工程預定施工期限參考表訂之，惟該表施工期限係由以往之施工經驗訂之，且甚久都未再檢討更新，因此，本研究主要在推估研究與檢討修訂合理之施工期限。　　研究方法係以迴歸統計分析方式，針對實際施工期限及工程發包款等數據，進行簡單與多元迴歸分析，並藉由模式檢定、檢核誤差項假設及驗證結果，確定推估迴歸模式與計算合理施工期限，最終完成修訂治山防災與農路改善類之預定施工期限參考表。　　主要研究成果為建立治山防災與農路改善類簡單與多元迴歸模式如下，並已完成修訂合理之預定施工期限參考表，惟治山防災類之多元迴歸模式中，因其「開

工日期」個別迴歸係數之t值檢定結果未具顯著性，故不適合做為預測模式。(1)簡單迴歸模式　　A.治山防災類 y = 14.707x + 54.247　　B.農路改善類 y = 18.082x + 46.686　　式中y為施工工期(日)，x為發包工程款(百萬元)。(2)多元迴歸模式　　農路改善類 y = 64.696 + 16.598x1 - 1.323x2　　式中y為施工工期(日)，x1為發包工程款(百萬元)，x2為縣市。　　本研究過程中發現部分變數間具有顯著相關性，推測可能呈線性或非線性關係，值得再進一深入探討。另案例資料數量若可再蒐集更加完整，對於植生綠美化或農村公共設施等類別，亦可建立合適

之迴歸模式與合理施工期限。