Top PDF 2-4-2數據分析-二維數據分析

2-4-2數據分析-二維數據分析

2-4-2數據分析-二維數據分析

因此相關程度是了解之變動程度的一種方法。 2. 在生活中常要分析兩個變 X 與Y 之間的關係,若兩者之間存在正比或反比 關係,並且在專業上可能存在聯繫,但不知兩者有無存在關係,這時要了解 兩變之間的密切程度﹑相關方向,可應用相關分析來解決。

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2-4-1數據分析-一維數據分析

2-4-1數據分析-一維數據分析

日常生活中的許多複雜的訊息,適當地用值表示,再經過適當的整理分析,以 了解值中隱含的意義,可提供我們解決問題或決策的參考,這就是分析的 意義。 統計量有很多種,適用於各種不同類型的資料,並不是一種統計量就可以解釋所 有的各種資料,而要針對不同的資料選取不同的統計量來用。檢討過去可以展望 未來。大自國家,小至個人,都不斷將既有的現況資料經過整理,進而分析,得 到一些特徵或趨勢,作為未來發展的依。而對現況精確的描述必須要有
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單元08-一維數據分析

單元08-一維數據分析

8 一分析 149 一個的標準化表示該與整組平均之間的距離(以標準差為計 算單位)。當該高於平均時,標準化後為正,反之則為負。這樣也可 以看出個別在整組的相對位置,並可以比較不同性質的兩組。以下面例 題說明。

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客家料理之大數據分析

客家料理之大數據分析

政府對客家文化日益重視,客家委員會積極推動客家文化及建立知 識體系,希望能延續傳統的客家文化,成為全球客家文化研究與交流中 心。而客家飲食是一般大眾心目中最重要的客家意象,所以客家料理有 一定的重要性。而因為網路勢力的崛起,故本研究是以大為基礎來 分析客家料理的網路訊息。在研究資料分析的一年之間,聲量最高峰為 2017 年 8 月 19 日,補教名師徐薇於粉絲頁直播客家艾草菜包教學影片,

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科技期刊引用數據之分析比較研究

科技期刊引用數據之分析比較研究

圖書館在選擇、刪除、淘汰、移交典藏等管理期刊館藏時,有眾多評估標準,例如:資 料型態的替代性、作者權威性、期刊被引用率、館藏政策、核心期刊清單、成本效益、出版 社或編輯者聲望、地域可得性、年齡層分級、被索引情形、他處取得性、語言、價格、主題、 期刊版面型式…等(註5)。常被利用做為期刊評鑑或評選核心期刊的方法亦有許多,例如:館 藏重複率、館內實際使用率、他館既有使用率、使用者或學科專家意見、期刊被引用率、影 響係、布萊德福定律、80/20 法則、某特定主題文獻發行量、索引摘要收錄頻率、他處取 得性、期刊成本、標準期刊清單、多要素分析法…等(註6、註7)。然而利用美國科學資訊研 究所(Institute for Scientific Information─ISI)公司所發展的期刊引用報告(Journal Citation Reports, JCR)之引用做為評鑑期刊的標準,為最科學化、客觀化且為目前廣為採用的方 法。在國外,科技期刊若被 SCI 所收錄,則代表其具有相當的權威性;在國內,國科會評估 個人研究成果及核定研究計畫、各大學和學術機構考評教師與研究人員升等及永久續聘、各 醫院及醫學中心評估個人之研究成就等,亦多以發表文獻之期刊是否為 SCI 收錄,以及該期 刊在 JCR 中引用高低做為判定期刊優劣而決定是否值得獎勵的參考。儘管以論文之引用 或被引用為指標的評鑑方法歷年來雖迭有爭議,然因其具無感式、定量化、及客觀化的特質,
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科技期刊引用數據之分析比較研究

科技期刊引用數據之分析比較研究

圖書館在選擇、刪除、淘汰、移交典藏等管理期刊館藏時,有眾多評估標準,例如:資 料型態的替代性、作者權威性、期刊被引用率、館藏政策、核心期刊清單、成本效益、出版 社或編輯者聲望、地域可得性、年齡層分級、被索引情形、他處取得性、語言、價格、主題、 期刊版面型式…等(註5)。常被利用做為期刊評鑑或評選核心期刊的方法亦有許多,例如:館 藏重複率、館內實際使用率、他館既有使用率、使用者或學科專家意見、期刊被引用率、影 響係、布萊德福定律、80/20 法則、某特定主題文獻發行量、索引摘要收錄頻率、他處取 得性、期刊成本、標準期刊清單、多要素分析法…等(註6、註7)。然而利用美國科學資訊研 究所(Institute for Scientific Information─ISI)公司所發展的期刊引用報告(Journal Citation Reports, JCR)之引用做為評鑑期刊的標準,為最科學化、客觀化且為目前廣為採用的方 法。在國外,科技期刊若被 SCI 所收錄,則代表其具有相當的權威性;在國內,國科會評估 個人研究成果及核定研究計畫、各大學和學術機構考評教師與研究人員升等及永久續聘、各 醫院及醫學中心評估個人之研究成就等,亦多以發表文獻之期刊是否為 SCI 收錄,以及該期 刊在 JCR 中引用高低做為判定期刊優劣而決定是否值得獎勵的參考。儘管以論文之引用 或被引用為指標的評鑑方法歷年來雖迭有爭議,然因其具無感式、定量化、及客觀化的特質,
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利用大數據分析於智能工廠之研究

利用大數據分析於智能工廠之研究

2 所在,進行更正確的決策,避免不必要的資源浪費等等,從而提高產業的效率。 大(Big Data)又被稱為巨量資料,其概念其實就是過去 10 年廣泛用 於企業內部的資料分析、商業智慧(Business Intelligence)和統計應用之大 成。但大現在不只是資料處理工具,更是一種企業思和商業模式,因為資 料量急速成長、儲存設備成本下降、軟體技術進化和雲端環境成熟等種種客觀條 件就位,方才讓資料分析從過去的洞悉歷史進化到預測未來,甚至是破舊立新,
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生醫科學期刊引用數據之分析比較研究

生醫科學期刊引用數據之分析比較研究

本研究受研究範圍、時間、經費之限制,故不足與疏漏之處在所難免,茲提 出下列幾點建議供作進一步研究時之參考。 (一)研究範圍及研究對象的擴大 一 )研究範圍及研究對象的擴大 )研究範圍及研究對象的擴大 研究範圍及研究對象的擴大 本研究僅以生醫科學類三大學科之最新參考工具指南所列重要期刊清單,與 JCR 00 年版資料庫比對之後,決定本研究核心期刊樣本,所得結果為這些學科 年版資料庫比對之後,決定本研究核心期刊樣本,所得結果為這些學科 領域蒐集之期刊,所呈現出的價值與特性,而非所有生醫科學期刊的表現。因此 未來研究可以擴大資料蒐集範圍與研究領域,多比對不同期刊清單,例如各專門 學科資料庫收錄之重要期刊、生物醫學圖書館典藏之重要期刊清單等。另外,擴 大生醫科學類不同學科領域,使分析期刊樣本更全面且具代表性,使各學科之研 究分析結果更加完整。此外亦可對生物醫學學科相關之科際主題,進行更進一步 的研究,以便通盤了解生醫科學主題核心期刊之特性與引用間呈現的關係。
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透過Python進行磁性薄膜量測及數據分析

透過Python進行磁性薄膜量測及數據分析

為了 MRAM 的應用而表徵元件的性質時,有幾項品質因對於確定其可行性至關重要。 對於 SOT 器件,這些性質包括類阻尼自旋軌道矩 (DL-SOT) 效率,熱穩定性和臨界翻轉 電流。研究用於優化這些材料系統的品質因之工作流程可能會非常漫長,需要花費大 量時間進行材料沉積,元件製備,測量以及最終的分析。一般而言,一篇文獻將需

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CDMA 2000 系統數據流量分析 廖聰隆、李金椿

CDMA 2000 系統數據流量分析 廖聰隆、李金椿

本文係針對第三代無線通訊系統cdma 2000部署於蜂巢網路時,探對其通訊效能與流量,特別考慮控制通道對於傳輸 效能的影響以及RAKE接收機對於多重路徑衰變的改善效果。所考慮的無線傳輸通道包括路徑損失、遮蔽效應及多重路徑 衰變。我們以通訊中斷率做為通訊效能的標準,分析cdma 2000在多細胞環境下的通訊效能,並藉由2%的中斷率為標準, 評估系統容量與流量。其次,我們分析了控制通道對通訊容量與流量的影響。最後,我們分析多重路徑衰變 與RAKE接收機對流量的影響。我們發現在不考慮DCCH的情況下,各種傳輸率所造成的流量幾乎相同。而在考 慮DCCH時,由於DCCH也會產生細胞間干擾,各種傳輸率所能提供的流量則不儘相同,在低速率傳輸時的流量 愈低,高速率傳輸時的流量愈高。至於,多重路徑傳播的影響,在未使用RAKE接收機情況下,由於通道區隔碼無法 完全正交的關係,使得細胞內干擾增加,造成R0~R6通訊容量分別降低了50%、51%、52%、53%、57%、66%、100%。
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大數據分析與人文社會科學跨領域研究應用

大數據分析與人文社會科學跨領域研究應用

組織到國家,都將是未來技術發展的利害關係人,都必須重視、掌握、運 用大的能力(McKinsey, 2011)。 大的興起同時在四個面向上展現強烈的訊號。第一個面向為權威 學術期刊的系列專題刊載,如 Nature 期刊從 2008 年 9 月的特別專題開始 到 2015 年底,一共刊載 25 篇標題含有”big data”的文章,Science 期刊也於 2011 年 2 月以”dealing with data”為主題(Science, 2011) ,刊載一系列探討 文章,其後至 2016 年 2 月止,共出現 15 篇標題含有”big data”的學術研究 成果。第二個面向為指標性媒體的報導,例如英國經濟學人於 2010 年 2 月 的專題中,報導資料的大幅成長與無所不在,並評論此現象對經濟與社會 的影響(The Economics, 2010)。美國紐約時報於 2012 年 2 月的一篇報導 中,宣告大時代的來臨(Lohr, 2012)。第三個面向為政府部門相繼推 動的政策;例如,聯合國於 2009 年發起 Global Plus 行動,倡議以全球性 的大研究增進人類的福祉;美國政府於 2012 年宣布大研究與發展 的大型投資計劃。第四個面向為產業界的行動,包括 IBM、Google、Facebook 等企業對大能力的大量投資,專業研究機構 Gartner 也將大分析列 為最重要的新興技術之一。大現象與其潛力得到前所未有的全面性關 注。
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資料探勘在微晶片基因表現數據分析之應用

資料探勘在微晶片基因表現數據分析之應用

行政院國家科學委員會補助專題研究計畫成果報告 資料探勘在微晶片基因表現分析之應用 (Data Mining Application in Microarray Gene Expression Data Analysis) 計畫類別: ▓ 個別型計畫 □ 整合型計畫

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4-3-4機率與統計(I)-分析一維數據

4-3-4機率與統計(I)-分析一維數據

如身高、體重、容量、價格、重量、長度,一般為 a < x < b 之型式。 (2) 離散型(discrete)資料:由分類計數得到的資料。 如性別、宗教信仰、教育程度、比賽名次、類別資料,一般與 成一對一對應。

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速率數據的收集與分析

速率數據的收集與分析

5.2 5.2 分批反應器之 分批反應器之 分批反應器之 分批反應器之 分批反應器之 分批反應器之 分批反應器之 分批反應器之 分批反應器 分批反應器 分批反應器 分批反應器

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5-1-3機率與統計(II)-交叉分析與二維數據分析

5-1-3機率與統計(II)-交叉分析與二維數據分析

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 X Y 2. 要找出此條心目中的理想直線時,要用何種標準去判斷,所取到的直線是好 還是不好的,這就需要一種標準來決定誤差是大還是小。也希望處理誤差的 過程當中,能夠有容易的代數方法來處理問題。

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應用多方向量分析分析污染檢測數據

應用多方向量分析分析污染檢測數據

directly ingests copper from seawater. In general, the appearance of greenish oyster would happen while Cu concentration in oyster organs exceeds 500ppm. 1.5 Two green oyster investigation projects Recently, there were two investigations in identifying the copper source for Hsianshan green oyster. In April 2006, Huang et al. took water and sediment samples from HSP and Keya stream for analyzing heavy metal concentrations (Huang et al., 2006). In addition, they also measured the heavy metal concentrations in oysters near Keya estuary for identifying the potential copper source in the Hsianshan oyster. Table 2 shows the relative distance from the confluence of Nanman creek to Keya stream or the locations of these 7 sampling points. The sampling point P is inside the 2nd period of HSP for which the samples are pretreatment wastewater mostly discharged from semiconductor manufacturing companies before entering the wastewater treatment plant of HSP. The location of N 0 is right at the discharge point of the HSP at Nanman creek. The sampling point S is located at a municipal sewer in the eastern part of Hsinchu city where the municipal wastewater is going to enter the Keya stream. The sampling points K d2 and K d4 are located at Keya bridge and Shiangya bridge, respectively, which are both at the downstream of the Keya stream.
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高速基因數據分析的統計方法研究

高速基因數據分析的統計方法研究

一、 中英文摘要 中文摘要 隨著近年來生物技術的快速發展,大量的生物資料與訊息方便地被蒐集。新穎的統計方法 能有系統地分析及整理大量的生物資料,因此有助於提升對複雜疾病中多重基因與環境因 子間交互作用的瞭解。在這個計劃裡,我們將發展有效的統計方法,用以分析鉅量的基因 表現量微陣列及單點核苷酸多型性標誌基因資料。對於微陣列晶片的分析,我們將評估各 種預處理方法與表現量差異方法的組合在信度與效度上的差異。在分析單點核苷酸多型性 標誌基因資料,我們將比較不同選取標籤單體核苷酸多態性的方法與不同相關性檢定方法 在不同樣本下的檢定力。對分析全基因體標誌基因,我們將致力於多重基因間交互作用的 研究,以期發展出一可有效分析大量標誌基因、並且準確的方法。
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海量數據的商業智慧動態分析

海量數據的商業智慧動態分析

Tableau介紹 • Tableau 是一套新商業智慧(BI)與資料科學 (Data Science)分析軟體,提供強大的巨量 資料(Big Data)處理與視覺化分析能力。透 過簡單的drag and drop動作,即可完成複 雜的分析程序。輕易上手且友善的介面,

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SRTM/TopSAR高程數據比對與多尺度分析

SRTM/TopSAR高程數據比對與多尺度分析

本文希望藉由高程比對與多尺度分析的研究希望提供使用這些雷達數的依 與參考。 §1-2 文獻回顧 針對這些不同觀測方式產製 DEM 的性質,已經有許多學者進行研究,如 Norheim[2002]在美國 Snoqualmie 河谷所做的實驗中,以 GPS 檢核點比對 InSAR 與 LIDAR 資料,發現 InSAR DEM 之地形描述面普遍高於 LIDAR,而 InSAR 資 料差值平均為-0.81m,標準差為 3.29m,LIDAR 資料差值平均則為-0.27m,標準 差 0.83m,顯示 LIDAR 資料在系統誤差與隨機誤差表現都比 InSAR 要好。交互 比對 InSAR 與 LIDAR 資料發現坡度越陡峭,則兩組資料差異越大,在凹面坡 InSAR 普遍高於 LIDAR,在凸面坡則相反,也就是說 InSAR 資料的處理過程有 將地貌平滑化的傾向。如填補凹面坡與切掉凸面坡,此亦說明了 InSAR 資料的 空間解析度較低。在森林與灌木叢地區這兩組資料有較大差異,在空曠地、開發 區、草地差異則較小,InSAR DEM 在高密集開發區有很明顯的向下的系統誤差 存在,可能為雷達波對建物與其他地物的反射性質不同造成。
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社會科學期刊自我引用數據之分析比較研究

社會科學期刊自我引用數據之分析比較研究

陸、研究結果 本研究中以社會科學類的各學科,包括:人類學、商業學、經濟學、教育學、 歷史學、資訊科學與圖書館學、法律學、管理學、政治學、心理學、社會學與社 會工作等十一類科為研究對象,分析各學科期刊基本特性,並藉由 JCR 資料庫所 提供的引用數,分別以皮爾遜積差相關係數、費雪爾 Z 轉換、獨立樣本 T 檢定 統計方法檢測各學科自我引用率與其他引用數相關程度是否具有差異,以及各 學科引用數平均數差異性是否達到顯著標準,進而比較各學科自我引用率和其 他引用數。經由上述各項研究與統計方法,了解自我引用率的特性,將有助於 未來進行其他相關研究,或做為評鑑期刊的參考。以下將總結前述各章節的研究 結果,歸納出結論,並提出進一步研究建議。
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