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統計學與Excel資料分析之實習應用〈第七版〉[培養大數據分析力一定要會的統計分析與資料處理工具]

為了解決估計誤差 公式的問題，作者王文中,錢才瑋 這樣論述：

培養大數據分析力一定要會的統計分析與資料處理工具 利用Excel學習統計、習作統計、及應用統計，打造職涯競爭力 　　使用Excel分析，易學易懂，現學現用 　　是資料分析師及資料科學家的捷徑 　　是升學考照及謀職就業的良方 　　是學界科研論文發表及升等的基石！ 　　✪本書既可瞭解統計學，更可用Excel做大數據的資料分析。書中每章撰寫方式，係先介紹統計學的基本原理，再佐以Excel實習，以循序漸進方式，說明運用Excel的各個步驟，順利將理論和實習結合。 　　✪章末皆附有作業習題，可供讀者自我評量學習成果，透過「做中學」掌握資料分析的全貌，並可掃描書中圖片的QR-CODE，觀看範例操

作影片，超簡單。 　　✪附錄包含「網路資源」、「程式模組」等資料內容，記載著每項分析的過程與結果。並新增一些Excel沒有的分析功能和技巧（如邏輯斯迴歸、ROC分析與Rasch分析、人工智慧神經網路模組、及章節相關統計的論文發表）、繪圖（如莖葉圖，盒形圖、存活分析製圖等）。讀者可自行開啟檔案、對照分析結果，更能達到邊做邊學的效果。透過步驟式教學的清楚指示，成為「資料分析師」及「資料科學家」，不再只是夢想！ 　　適用對象 　　＊有統計學概念，想學一種簡單易用的軟體來分析資料者。 　　＊有Excel 的基礎，想瞭解如何用它來進行資料分析者。 　　＊未具備統計學和Excel的基礎，但想瞭解統計學

和Excel資料分析者。 　　藉由本書，您可學到： 　　☛視覺圖示資料。 　　☛撰述描述統計。 　　☛據理推論統計。 　　☛善用程式模組。 　　☛厚植統計應用。 　　☛發表學術論文。  

估計誤差 公式進入發燒排行的影片

對數常態分配下非常態製程能力指標CNpk之績效評估

為了解決估計誤差 公式的問題，作者吳聖澤 這樣論述：

在半導體製造業要求製程極低的不良率下，Cpk良率指標已被廣為應用。但現實應用情境中，非常態品質特性十分常見，此時Cpk良率指標並不能一體適用，為因應多種不同分配的製程品質特性，非常態製程能力指標CNpk是一個以百分位數為設計基礎的指標。對數常態分配為一個右偏分配，CNpk指標亦不確定是否能有效的保證其製程能力評估之正確性。故本文探討對數常態分配之參數空間，找出CNpk指標能夠有效度量製程良率的可行參數子集合，並輔以數學曲線配適方法表達可行解之邊界，同時提出一套供使用者判斷製程參數值是否落在可行解集合之流程。後續在納入估計誤差的情況，研究給定樣本下以有母數重複抽樣方法配合四種信賴下界建構公式，

計算出CNpk指標的信賴下界，並比較四種信賴下界方法的覆蓋率以及平均信賴下界值，以建議管理者最好的製程良率度量方案。最後於解集合內之製程參數設定下，比較所建議的CNpk指標以及取對數後的製程配合 Cpk指標等作法的績效表現，以確保CNpk指標於對數常態製程下的適用性。

金融時間序列分析(第3版)

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為了解決估計誤差 公式的問題，作者(美)蔡瑞胸 這樣論述：

全面闡述了金融時間序列，並主要介紹了金融時間序列理論和方法的當前研究熱點和一些最新研究成果，尤其是風險值計算、高頻數據分析、隨機波動率建模和馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法等方面。此外，《金融時間序列分析(第3版)》還系統闡述了金融計量經濟模型及其在金融時間序列數據和建模中的應用，所有模型和方法的運用均采用實際金融數據，並給出了所用計算機軟件的命令。較之第2版，本版不僅更新了上一版中使用的數據，而且還給出了R命令和實例，從而使其成為理解重要統計方法和技術的奠基石。《金融時間序列分析(第3版)》可作為時間序列分析的教材，也適用於商學、經濟學、數學和統計學專業對金融的計量經濟學感興趣的高年級本科生和研究生，

同時，也可作為商業、金融、保險等領域專業人士的參考用書。蔡瑞胸（Ruey S.Tsay），美國芝加哥大學布斯商學院經濟計量學和統計學的H.G.B.Alexander講席教授。1982年於美國威斯康星大學麥迪遜分校獲得統計學博士學位。中國台灣「中央研究院」院士，美國統計協會、數理統計學會及皇家統計學會的會士，Journal of Forecasting的聯合主編，Journal of Financial Econometrics的副主編。曾任美國統計學會商務與經濟統計分會主席及《商務與經濟統計》期刊主編。在商務和經濟預測、數據分析、風險管理和過程控制領域撰寫並發表了論文100多篇。他也是A Co

urse in Time Series Analysis的合著者。 第1章 金融時間序列及其特征1.1資產收益率1.2收益率的分布性質1.2.1統計分布及其矩的回顧1.2.2收益率的分布1.2.3多元收益率1.2.4收益率的似然函數1.2.5收益率的經驗性質1.3其他過程附錄R程序包練習題參考文獻第2章 線性時間序列分析及其應用2.1平穩性2.2相關系數和自相關函數2.3白噪聲和線性時間序列2.4簡單的自回歸模型2.4.1AR模型的性質2.4.2實際中怎樣識別AR模型2.4.3擬合優度2.4.4預測2.5簡單滑動平均模型2.5.1MA模型的性質2.5.2識別MA的階2.5.

3估計2.5.4用MA模型預測2.6簡單的ARMA模型2.6.1ARMA（1，1）模型的性質2.6.2一般的ARMA模型2.6.3識別ARMA模型2.6.4用ARMA模型進行預測2.6.5ARMA模型的三種表示2.7單位根非平穩性2.7.1隨機游動2.7.2帶漂移的隨機游動2.7.3帶趨勢項的時間序列2.7.4一般的單位根非平穩模型2.7.5單位根檢驗2.8季節模型2.8.1季節性差分化2.8.2多重季節性模型2.9帶時間序列誤差的回歸模型2.10協方差矩陣的相合估計2.11長記憶模型附錄一些SCA的命令練習題參考文獻第3章 條件異方差模型3.1波動率的特征3.2模型的結構3.3建模3.4AR

CH模型3.4.1ARCH模型的性質3.4.2ARCH模型的缺點3.4.3ARCH模型的建立3.4.4一些例子3.5GARCH模型3.5.1實例說明3.5.2預測的評估3.5.3兩步估計方法3.6求和GARCH模型3.7GARCH－M模型3.8指數GARCH模型3.8.1模型的另一種形式3.8.2實例說明3.8.3另一個例子3.8.4用EGARCH模型進行預測3.9門限GARCH模型3.10CHARMA模型3.11隨機系數的自回歸模型3.12隨機波動率模型3.13長記憶隨機波動率模型3.14應用3.15其他方法3.15.1高頻數據的應用3.15.2日開盤價、最高價、最低價和收盤價的應用3.16

GARCH模型的峰度附錄波動率模型估計中的一些RATS程序練習題參考文獻第4章 非線性模型及其應用4.1非線性模型4.1.1雙線性模型4.1.2門限自回歸模型4.1.3平滑轉移AR（STAR）模型4.1.4馬爾可夫轉換模型4.1.5非參數方法4.1.6函數系數AR模型4.1.7非線性可加AR模型4.1.8非線性狀態空間模型4.1.9神經網絡4.2非線性檢驗4.2.1非參數檢驗4.2.2參數檢驗4.2.3應用4.3建模4.4預測4.4.1參數自助法4.4.2預測的評估4.5應用附錄A一些關於非線性波動率模型的RATS程序附錄B神經網絡的S－Plus命令練習題參考文獻第5章 高頻數據分析與市場微觀

結構5.1非同步交易5.2買賣報價差5.3交易數據的經驗特征5.4價格變化模型5.4.1順序概率值模型5.4.2分解模型5.5持續期模型5.5.1ACD模型5.5.2模擬5.5.3估計5.6非線性持續期模型5.7價格變化和持續期的二元模型5.8應用附錄A一些概率分布的回顧附錄B危險率函數附錄C對持續期模型的一些RATS程序練習題參考文獻第6章 連續時間模型及其應用6.1期權6.2一些連續時間的隨機過程6.2.1維納過程6.2.2廣義維納過程6.2.3伊藤過程6.3伊藤引理6.3.1微分回顧6.3.2隨機微分6.3.3一個應用6.3.4μ和σ的估計6.4股票價格與對數收益率的分布6.5B－S微分

方程的推導6.6B－S定價公式6.6.1風險中性世界6.6.2公式6.6.3歐式期權的下界6.6.4討論6.7伊藤引理的擴展6.8隨機積分6.9跳躍擴散模型6.10連續時間模型的估計附錄AB－S公式積分附錄B標准正態概率的近似練習題參考文獻第7章 極值理論、分位數估計與風險值7.1風險值7.2風險度量制7.2.1討論7.2.2多個頭寸7.2.3預期損失7.3VaR計算的計量經濟方法7.3.1多個周期7.3.2在條件正態分布下的預期損失7.4分位數估計7.4.1分位數與次序統計量7.4.2分位數回歸7.5極值理論7.5.1極值理論的回顧7.5.2經驗估計7.5.3對股票收益率的應用7.6VaR的

極值方法7.6.1討論7.6.2多期VaR7.6.3收益率水平7.7基於極值理論的一個新方法7.7.1統計理論7.7.2超額均值函數7.7.3極值建模的一個新方法7.7.4基於新方法的VaR計算7.7.5參數化的其他方法7.7.6解釋變量的使用7.7.7模型檢驗7.7.8說明7.8極值指數7.8.1D（un）條件7.8.2極值指數的估計7.8.3平穩時間序列的風險值練習題參考文獻第8章 多元時間序列分析及其應用8.1弱平穩與交叉一相關矩陣8.1.1交叉－相關矩陣8.1.2線性相依性8.1.3樣本交叉－相關矩陣8.1.4多元混成檢驗8.2向量自回歸模型8.2.1簡化形式和結構形式8.2.2VAR

（1）模型的平穩性條件和矩8.2.3向量AR（p）模型8.2.4建立一個VAR（p）模型8.2.5脈沖響應函數8.3向量滑動平均模型8.4向量ARMA模型8.5單位根非平穩性與協整8.6協整VAR模型8.6.1確定性函數的具體化8.6.2最大似然估計8.6.3協整檢驗8.6.4協整VAR模型的預測8.6.5例子8.7門限協整與套利8.7.1多元門限模型8.7.2數據8.7.3估計8.8配對交易8.8.1理論框架8.8.2交易策略8.8.3簡單例子附錄A向量與矩陣的回顧附錄B多元正態分布附錄C一些SCA命令練習題參考文獻第9章 主成分分析和因子模型9.1因子模型9.2宏觀經濟因子模型9.2.1單

因子模型9.2.2多因子模型9.3基本面因子模型9.3.1BARRA因子模型9.3.2Fama－French方法9.4主成分分析9.4.1PCA理論9.4.2經驗的PCA9.5統計因子分析9.5.1估計9.5.2因子旋轉9.5.3應用9.6漸近主成分分析9.6.1因子個數的選擇9.6.2例子練習題參考文獻第10章 多元波動率模型及其應用10.1指數加權估計10.2多元GARCH模型10.2.1對角VEC模型10.2.2BEKK模型10.3重新參數化10.3.1相關系數的應用10.3.2Cholesky分解10.4二元收益率的GARCH模型10.4.1常相關模型10.4.2時變相關模型10.4.

3動態相關模型10.5更高維的波動率模型10.6因子波動率模型10.7應用10.8多元t分布附錄對估計的一些注釋練習題參考文獻第11章 狀態空間模型和卡爾曼濾波11.1局部趨勢模型11.1.1統計推斷11.1.2卡爾曼濾波11.1.3預測誤差的性質11.1.4狀態平滑11.1.5缺失值11.1.6初始化效應11.1.7估計11.1.8所用的S－Plus命令11.2線性狀態空間模型11.3模型轉換11.3.1帶時變系數的CAPM11.3.2ARMA模型11.3.3線性回歸模型11.3.4帶ARMA誤差的線性回歸模型11.3.5純量不可觀測項模型11.4卡爾曼濾波和平滑11.4.1卡爾曼濾波11.

4.2狀態估計誤差和預測誤差11.4.3狀態平滑11.4.4擾動平滑11.5缺失值11.6預測11.7應用練習題參考文獻第12章 馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法及其應用12.1馬爾可夫鏈模擬12.2Gibbs抽樣12.3貝葉斯推斷12.3.1后驗分布12.3.2共軛先驗分布12.4其他算法12.4.1Metropolis算法12.4.2Metropolis－Hasting算法12.4.3格子Gibbs抽樣12.5帶時間序列誤差的線性回歸12.6缺失值和異常值12.6.1缺失值12.6.2異常值的識別12.7隨機波動率模型12.7.1一元模型的估計12.7.2多元隨機波動率模型12.8估計隨機波動率模型

的新方法12.9馬爾可夫轉換模型12.10預測12.11其他應用練習題參考文獻索引

型 I 設限樣本下不同韋伯低百分位數估計方法之比較

為了解決估計誤差 公式的問題，作者黃芸琪 這樣論述：

在可靠度與故障分析領域中，韋伯機率分佈常用來適配產品的壽命資料。由於產品或材料失效通常是發生在其最弱處，因此，工業界常利用產品壽命或失效 資料的低百分位數來代表產品的品質，現已有文獻提出估計韋伯分佈低百分位數 的方法，但這些方法均屬點估計方法，無法提供估計誤差。此外，對有高可靠度 要求的產品，在做可靠度測試時，可能會發生測試時間不足的情況，而導致無法 蒐集到產品所有的觀察值，此種樣本稱為型 I 設限樣本(Type-I censored sample)。 因此，本論文之主要目的是應用複式模擬法模擬產品失效設限樣本，分別利用最 大概似法(Maximum Likelihood Estimation

, MLE)、中間點近似法(Mid-Point Approximation method, MPA)、動差法(Method of Moments, MOM)來估計韋伯百分位數，再建構其複式信賴區間以找出各種估計式之估計誤差，並決定何種估計 方法較佳。本研究使用三個衡量複式信賴區間的指標:覆蓋率(Coverage Performance)、區間平均(Interval Mean)及區間標準差(Interval Standard Deviation) 來比較各信賴區間的準確性，本研究最後以第十百分位數為例，利用蒙地卡羅模 擬法比較不同估計微薄百分位數方法，發現在不同之參數值組合、樣本大小、失效率下，

MOM 法之表現最優。本研究之成果可供業界快速準確選擇適當之估計公式來估計韋伯分佈之低百分位數。