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區間估計英文的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳正昌寫的 SPSS與統計分析(3版) 和R.CarterHill,WilliamE.Griffiths,GuayC.Lim的 計量經濟學(二版)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自五南 和雙葉書廊所出版 。
國立陽明交通大學 護理學系 侯宜菁所指導 陳思廷的 中文版行動應用程式評分量表（MARS-C）之信效度研究：以癌症照護及血壓管理應用程式為例 （2021），提出區間估計英文關鍵因素是什麼，來自於行動健康、行動應用程式評分量表、應用程式評估、量表、信度、效度。
而第二篇論文國立臺北科技大學 環境工程與管理研究所 申永順、胡憲倫所指導 張簡健利的 我國2050淨零政策下電動自用小客車發展對減碳及環境衝擊之影響 （2021），提出因為有 淨零排放、電動汽車、減碳效益、系統動力學、動態生命週期評估的重點而找出了 區間估計英文的解答。
SPSS與統計分析(3版)
為了解決區間估計英文 的問題，作者陳正昌 這樣論述：
●詳細說明資料輸入、分析步驟、報表解讀及撰寫結果，有助於順利完成論文 ●統計基本概念與統計報表軟體結合應用，有效掌握統計原理。 ●使用SPSS 28版（含Amos 28版）統計軟體操作介面說明，與時俱進，快速完成統計分析。 ●附作者親自錄製SPSS操作過程影音，條理清晰、學習無障礙。促進讀者學習效率，減輕授課教師負擔 本書包羅多數的單變量統計方法，以及常用的多變量分析技術，主要提供基礎統計學及進階統計學教學之用，可配合研究生及學者進行量化研究分析與撰寫論文之需。 搭配最新版之SPSS 28統計軟體，作者更針對統計方法，親自錄製操作過程，以期協助讀
者更順利完成統計分析工作。
中文版行動應用程式評分量表（MARS-C）之信效度研究：以癌症照護及血壓管理應用程式為例
為了解決區間估計英文 的問題，作者陳思廷 這樣論述：
背景：行動健康應用程式日益普及，對使用者的健康決策具有潛在影響，因此需謹慎進行品質評估。澳洲學者Stoyan Stoyanov於2015年發展具有良好信效度之行動應用程式評分量表（Mobile App Rating Scale, MARS），其包含參與性、功能性、美學性、資訊性、主觀品質與感知影響共六大構面，可供專業人員評估。然而，目前MARS尚未有中文語言可供使用國內專業人員更方便、有效地使用，故引發研究者之動機。目的：本研究將建立中文版行動應用程式評分量表（Chinese Version of the Mobile Application Rating Scale, MARS-C），並以
兩種不同健康主題—癌症照護及血壓管理行動健康應用程式進行MARS-C信效度驗證。方法：本研究為橫斷式研究，以兩階段進行。第一階段採跨文化適應方法之項目及概念對等性與語意對等性進行量表中文化；第二階段透過第三方應用程式平台分析網站App Annie及Google，依PRISMA方法搜尋納入癌症照護與血壓管理行動健康應用程式，由兩位評估者使用MARS-C進行中文化量表之信效度驗證，並與原始英語版進行測量對等性。結果：第一階段經國內三名醫療資訊學者確定項目及概念對等性及MARS原作者確定語意對等性後建立；第二階段信效度驗證，共納入25個癌症照護及22個血壓管理行動健康應用程式，量表內在信度Cronb
ach’ s α為.89。兩位評估者間內部一致性在癌症照護ICC為.76（95%CI為.50- .89）；血壓管理ICC為.79（95%CI為.55- .91）；MARS-C具有建構效度，因其收斂效度（癌症照護及血壓管理中，兩位評估者之校正後題目與子量表超過80%大於.05；校正後題目與MARS-C分數超過70%大於.05）及區別效度（各子量表Cronbach’ s α均大於與其他子量表之相關性）得到驗證。由此顯示，MARS-C具有可接受之信效度及可擴展至不同健康主題。結論與建議：MARS-C經過嚴謹之翻譯過程，於癌症照護與血壓管理行動應用程式獲得良好之信效度，可成為國內專業人員運用於行動健康
應用程式品質評估工具。未來，MARS-C亦可提供開發者之指引，以提供使用者更高品質之行動健康應用程式，促進大眾健康福祉。
計量經濟學(二版)
為了解決區間估計英文 的問題，作者R.CarterHill,WilliamE.Griffiths,GuayC.Lim 這樣論述：
計量經濟學是社會科學研究的重要研究方法，因此也是社會科學研究者一門必修的功課。此書是任何想進入計量經濟學領域的人都必須研讀的入門書。新版的內容為計量經濟學提供了更為清楚的說明，對於研習大學部計量經濟學課程的同學，選讀這本書有助於了解計量經濟學的原理與原則，也有助於資料的分析與運用。對於研究所的同學，充分了解本書有助於選擇與應用適當計量模型以完成學位論文。對於從事研究工作的在職人員，利用本書所提供的知識也能提升研究報告結果的可信度。 具親和力的敘述：全書以還原英文原版的原則翻譯，深入淺出，故同學自修或教師授課均將事半功倍。 精闢的實務範例：每個單元均提供深入淺
出的範例，讀者可以學習更深入的專業內容，並了解如何應用所學的計量經濟模型。 實用的練習題：讀者可以藉章末練習題應用課程內容，檢視自己了解的程度。
我國2050淨零政策下電動自用小客車發展對減碳及環境衝擊之影響
為了解決區間估計英文 的問題，作者張簡健利 這樣論述：
為因應2050年淨零排放目標，臺灣已於2022年3月正式公告國家淨零轉型路徑圖，推動能源、產業、生活及社會四大轉型策略，並提出十二項關鍵策略，其中第七項即為運具電動化及無碳化，然而電動汽車之減排效果在國內尚未獲致完整的論述，因此本研究將依據油井到車輪 (Well-to-Wheel, WTW) 理論，針對以電動汽車取代燃油車並進行生命週期評估 (Life Cycle Assessment, LCA) 之探討。雖然 LCA 是常用的環境衝擊評估工具，但時間因素一直是其發展的挑戰與限制，而系統動力學 (System Dynamics, SD) 能用來模擬具時間變化且複雜性的問題，因此本研究將結合S
D與LCA，以動態生命週期評估法來推估以電動汽車取代燃油車至2050年之減排潛力及降低之環境衝擊。本研究以能源局公告之能源平衡熱值表 (2020) 及溫室氣體排放係數管理表 (6.0.4版) ，計算出臺灣各發電廠之排放係數，以非核家園政策及國家淨零排放路徑據以推估2050年前我國之能源結構變化，並推估出各年度之電力排放係數，進行電動汽車取代燃油車減碳及環境衝擊之計算。在數據蒐集與預測部分是使用系統動力學軟體STELLA來建構系統動力學模型，以推估未來用電量及用油量之變化，配合前述本研究推估之電力排放係數，以及環保署碳足跡資料平台之燃料係數及SimaPro之環境衝擊係數，計算電動汽車之減排潛力及
環境衝擊，並使用openLCA進行蒙地卡羅分析，對其結果進行不確定性分析。此外，本研究亦比較不同再生能源，以及碳捕獲儲存及再利用(CCUS)技術發展情境與結構，探討各情境之減排潛力及環境衝擊。本研究結果顯示，依據我國淨零排放路徑圖之規劃以及本研究能源結構改變之推估，電力排放係數至2050年會下降至0.139 kg CO2e/kWh，較目前0.504 kg CO2e/kWh，顯著下降72%。推動電動汽車有助於臺灣減少碳排放，自2039年後電動汽車的GHG排放量將會隨電力排放係數之降低而逐年降低，總自小客車(含燃油車及電動車)GHG排放將逐年下降，由2020年的1.45×107 tCO2e降至20
50的1.97×106 tCO2e，下降約86%。經本研究生命週期衝擊評估計算得知，電力環境衝擊係數會從2020年的20.2 mPt/kWh降至2050年的5.67 mPt/kWh，減少約72%，但因電動車數量增加而使電力使用量增加之電力環境衝擊會從2020年的1.67×107 Pt提高至2050的2.6×107 Pt，提高約55%。根據不確定性分析結果，在95%信賴區間內，2050年時電動汽車的GHG排放量介於6.359×105 ~ 1.068×106 tCO2e，燃油汽車的GHG排放量介於1.441×106 ~ 3.36×106 tCO2e，電動汽車之減排潛力則介於1.925×106 ~
8.433×106 tCO2e。在本研究以再生能源 (30%~70%) 及CCUS (5%~25%)比例為主要變數之能源情境假設中發現，對環境衝擊最大之情境為再生能源30%且CCUS 5%。當再生能源70%且 CCUS 在25%時電力排放係數最低，所計算出之電動汽車GHG排放亦為最低，減排潛力最大。在總環境衝擊部分，最佳情境為再生能源60%且CCUS 25%。本研究針對電動汽車取代燃油車減碳及環境衝擊之研究結果，可提供國內政府機關、電動車業者及利害關係人，未來制定相關政策、商業決策及研究方向等之參考。