不偏估計量的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品

模糊統計：使用R語言

為了解決不偏估計量的問題，作者吳柏林,林松柏 這樣論述：

　　模糊統計遇上R語言，激盪出美麗的火花，成為您統計之路最好運用的工具！ 　　本書在模糊統計導論的基礎上，針對每種模糊統計分析方法提供R語言的撰寫語法，讓讀者更容易應用與計算。 　　「當有人說他今天感到很快樂時，究竟他對於快樂的認知為何呢？什麼樣的測量標準可以稱得上快樂呢？或是這樣的感覺持續多久的時間以上才能算是快樂呢？」 　　模糊理論是一種定量化處理人類語言、思維的新興學門。模糊邏輯並非如字面上意思那樣的馬虎、不精確，而是面對生活上各種的不確定性，以更合理的規則去分析及管理控制，以期得到更有效率、更合乎人性與智慧的結果。模糊統計並不模糊，它是處理不確定事件的新技術，

帶領我們從古典的統計估計與檢定研究計算，進入一個需要軟計算、穩健性的高科技e世代。 　　原本模糊統計導論就已經建構了相當完整的定義與計算公式，但苦於沒有容易操作使用的統計軟體平台，所幸R語言的成熟，提供了一個便於計算與理解模糊統計方法的平台，透過程式語言的撰寫，更能印證模糊統計方法的各種設想，而且也能由讀者自行撰寫更彈性與多元的語法，讓模糊統計的應用更為廣泛與深入。  

不偏估計量進入發燒排行的影片

攝護腺癌病人執行海福刀微創手術與達文西機器手臂手術之成本效果分析:以南部某醫學中心為例

為了解決不偏估計量的問題，作者莊椀如 這樣論述：

研究目的:現代醫療科技的進步，攝護腺癌的治療方式眾多;近年來發展出海福刀微創手術與達文西機器手臂手術。然而目前這兩項手術在國內僅達文西機器手臂手術納入健保部分給付；而臺灣也尚未有相關文獻分析其成本效果，因此本研究目的希望能就，攝護腺癌病人接受海福刀微創手術與達文西機器手臂手術進行成本效果分析之比較。研究方法:本研究屬病歷回溯性研究，收集南部某醫學中心2015年1月至2018年9月此段期間的攝護腺癌病人，接受海福刀微創手術及達文西機器手臂手術住院批價資料檔及病歷查閱的方式獲得研究樣本，收案標準針對首次使用海福刀微創手術收費編碼及使用達文西機器手臂手術收費編碼之病例，排除條件為攝護腺癌復發而二次

接受相同手術之病例。計海福刀微創手術病例170位、達文西機器手臂手術病例57位，並利用統計套裝軟體SPSS 20.0進行資料的處理及分析，此兩組先就病患人口學特徵及疾病特徵進行線性迴歸分析配對調整，以減低人口學特徵、疾病特徵所造成的誤差，然後再進行成本效果分析比較。研究結果:所有成本透過消費者物價指數校正，再利用複線性暨二項對數迴歸分析控制具顯著人口學特徵、疾病特徵差異以減低誤差，海福刀微創手術之手術費用顯著高於達文西機器手臂手術費用新台幣79085元(P

統計學關鍵字典

為了解決不偏估計量的問題，作者石井俊全 這樣論述：

～大數據時代，用統計學為你的履歷加分～ 推薦給所有勇於跨領域、學習新知的專業職場人！   　　生活在互聯網的時代，統計學的知識在所有的領域都不可或缺。   　　尤其是商業領域，統計學在「市場行銷」、「企業決策」、「人工智慧」、「關鍵字檢索」等各個領域都受到廣泛的運用。   　　但是統計學的知識，有其嚴謹的定義和使用框架。   　　儘管我們在學生時代學過基本的統計方法，比如平均數、中位數、標準差、機率，但是實際面對市場調查或財務報表時，往往也不知道該如何運用這些數據幫助我們分析現況、對未來下決策。   　　實際上，即使是經常在實務中應用統計方法的人

，往往在接手全新的專案時，便沒辦法比照舊有方法，導致所學知識派不上用場。即使想認真學習，也常因為統計學是一門專業科目，若非花費大筆報名費用參加課程，便是得尋覓坊間參考書自行鑽研，而在學習上浪費大量的時間。   　　本書正是為所有想學習統計學的人，提供最有效率的學習途徑。   　　書中彙整重要的公式、定理、統計方法和理論，以跨頁形式歸納基本內容，並透過生活實例示範該統計方法的應用範疇。 　 　　本書架構根據應用類型，分為以下11個大類別：   　　●敘述統計▸▸你認為國民的所得平均值是多少？這個數值能代表你的所得嗎？ 　　●相關關係▸▸取一個數值，表現工作時數

與睡眠時數的相關性 　　●機率▸▸能從過去的中獎結果，預測下次的中獎號碼？ 　　●機率分布▸▸五次推銷，能夠成功簽約的機率是多少？ 　　●估計▸▸節目收視率差1％，這樣的差距算大嗎？ 　　●檢定▸▸想證明新藥是否有療效，證據就是檢定 　　●無母數檢定▸▸東京某醫科大學的錄取率，是否存在性別差異？ 　　●迴歸分析▸▸一個公式，就能預測高級葡萄酒的價格 　　●變異數分析與多重比較法▸▸輕鬆排定工讀生的排班表 　　●多變量分析▸▸透過結構分析調整組織，使人才能夠適得其所 　　●貝氏統計▸▸信箱過濾器簡單區分垃圾郵件的方法 　 　　從國高中學習的「資料整理」

與「機率和統計」，到大學或專業科目深究的「估計」、「檢定」、「迴歸分析」與「多變量分析」，乃至於大數據時代不可或缺的「貝氏統計」。   　　本書涵蓋目前統計學所有的應用領域，並以大百科的檢索條目般一一羅列，有助於初學者掌握整體的面貌。   　　據說特斯拉的創始人伊隆・馬斯克，在9歲時就讀完整部大英百科全書。   　　本書作為統計學的百科全書，儘管不能保證各位在創業時，業績能像火箭一飛沖天，但絕對能讓你成為具備統計觀的一流商務人士。   　　在資訊愈來愈多樣、數量不斷增加且產生速度飛快的未來，唯有運用統計學，才能幫助我們的命運進行貝氏更新。   本書特色

  　　◎專書彙整113個廣泛應用於各領域的統計學公式和定理，讓需要統計學的人學習更有效率。 　　◎每一節以五顆星標示「難易度」、「實用性」與「考試機率」，重點觀念一目瞭然。 　　◎獨立專欄列舉實例，讓初學者快速掌握統計學在日常生活的實際應用。   　　※因應印刷需要，內頁預覽顏色與實際印刷不同，敬請見諒。※

第三代製程能力指標cpmk之近似不偏估計量績效分析

為了解決不偏估計量的問題，作者宋陵姈 這樣論述：

製程能力指標時常被用來衡量製程的表現。Pearn et al. (1992) 提出第三世代的指標Cpmk，此指標可以被用來評斷製程能力是否符合規格需求，並且能透過其估計量去估計真實Cpmk的數值。然而，因其估計量為偏誤的估計量，所以Pearn (2015) 提出了Cpmk的不偏估計量，但在實務上的應用，製程母體的平均數及標準差都未知，無法直接使用不偏估計量作為估計量，因此我們對該不偏估計量中的參數ξ進行估計，產生其近似不偏估計量。本篇論文先行評估近似不偏估計量的表現並應用四種有母數拔靴法方法及數學分析法去建構Cpmk的95%信賴區間下界，並比較這五種方法所產生的信賴下界涵蓋率及平均值。