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bias計算的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦KenFisher寫的 跟著肯恩費雪洞悉市場：面對股市波動，投資大師教你正確解讀市場規律 和鄭廳宜的 寫給散戶的18堂實務課：股票投資與實務操作都 可以從中找到所需的評價。
另外網站行政院公報- 附錄三模式模擬結果性能評估規範 - 環保署也說明：評估O計算前得先剔除. 03監測值小於40 ppb 監測數據,並進行下列四種定量指標分析: 1. 非配對峰值常化偏差(Maximum peak normalized Bias, MB):.
這兩本書分別來自樂金文化 和志光教育科技所出版 。
國立臺北科技大學 電子工程系 曾柏軒所指導 林聖曄的 考量CSI相位偏移偵測與校正之室內定位演算法 （2021），提出bias計算關鍵因素是什麼，來自於深度學習、通道狀態資訊、相位偏移、訊號強度、室內定位。
而第二篇論文國立陽明交通大學 電子物理系所 簡紋濱所指導 李天任的 少數層二硒化鈀之電性傳輸與熱電性質 （2021），提出因為有 二硒化鈀、熱電效應、席貝克效應、熱電功率因子的重點而找出了 bias計算的解答。
最後網站BIAS指標——乖離率指標的趨勢識別技巧 - 人人焦點則補充：BIAS 指標是乖離率指標，主要是通過計算收盤價與平均線之間的百分比，來反映價格偏離的程度，當市場的乖離過大，價格就會回歸正常的波動範圍。從而來判斷市場回調或反彈 ...
跟著肯恩費雪洞悉市場：面對股市波動，投資大師教你正確解讀市場規律
為了解決bias計算 的問題，作者KenFisher 這樣論述：
★★★投資必看暢銷書《超級強勢股》作者肯恩．費雪的重磅作品★★★★ ★研判市場走勢逾三十年的《富比士》雜誌專欄作家★ ★《投資顧問》雜誌評選近三十年來最具影響力人士之一★ 「台股破萬五，『史上最慘！』。」 「台灣經濟研究院下修，預估今年經濟成長率降至3.81％。」 「國債破6.1兆，國人平均負債升至26.4萬」 如果你總是依據這些種種聳動的新聞標題來解讀市場， 小心！那你可能會以為「這次不一樣」， 進而跌入恐慌情緒、做出糟糕決定， 甚至導致發畢業文就大漲、All in就大跌的恐怖後果！ 長期進行市場觀察的投資大師肯恩．費雪（Ken Fisher）指出
，對市場的理解和看法，會嚴重影響你的投資結果！如果忽略歷史、忘卻教訓，在面對些許起伏的市場就容易驚慌失措，認為出現了不同以往的狀況，進而造成做出錯誤的投資決策。他建議，投資人應正確了解市場，藉由回顧歷史來做合理的推測，才能減少投資錯誤，並取得良好的獲利。 現在，就來比較一下你與投資專家看待市場的差異吧！ ◎歷史反映的八大市場真實面 （1）這次沒有不一樣。 ‧你以為的是：全球流行病爆發加上戰爭，電視新聞也不停的輪番播報各種不景氣，這彷彿是一種嚴重衰退的末日「新常態」。 【肯恩費雪分析】：根本沒有比較新！經濟衰退一直都在，它是經濟週期的一部分，市場雖也會對其反應
，但經濟與資本市場本身具有豐富的彈性，有衰退就會有成長、有下跌就會有上漲，這是常態。如果你在此時退出市場，很可能就會錯過股神巴菲特所指的「獲利大好時機」。 （2）獲得平均報酬很困難。 ‧你以為的是：最近股票上漲的趨勢比過去平均值多太多了，其報酬率也比以往平均來得多，你害怕隨時有摔落下跌的風險，所以你決定等待，想等到市場表現得「正常」時再進行投資。 【肯恩費雪分析】：市場與報酬率是極端多變的。各種平均值只是將一段時間的資料計算而來，其中可能包括大幅漲跌或小幅漲跌，因此平均值只能當作一種相對的參考數值。此外，若想達到平均報酬，最好的方法就是買進、持有並堅持的指數化被動投資。
（3）股市沒有變得更不穩定。 ‧你以為的是：現在的股市波動愈來愈大，一下上漲了500點、一下又下跌了600點，就像在坐雲霄飛車，變得比過去更加難以掌握。 【肯恩費雪分析】：市場本來就會有波動，且波動對股市來說是好的，有波動才有現金流，也因波動有風險才更能有高報酬，反之，低波動性就像是銀行少少的存款利息。投資人應該做的是，不要過度關注波動，並且讓自己習慣並冷靜看待波動。 （4）長期熊市不存在。 ‧你以為的是：股市跌跌不休，這次大砍數千點，媒體也天天報導各種股市負面消息，因此「這次」一定是個不同以往的空頭市場。 【肯恩費雪分析】：在過去資料中長期熊市很少出現，
而且在更長的歷史中，股市空頭市場的虧損後來都會被更大的多頭市場所補償。因此，如果你是一個理性分散風險的長期投資者，你就不應該過度關注下跌的年份，畢竟貿然在空頭市場時退出會讓再入多頭市場的成本增加。 （5）政府債務不會拖垮經濟。 ‧你以為的是：政府公布了今年的國債資料，比去年增加了5%，每個人的平均負債也增加好幾萬，肯定會開始拖累經濟、造成股市下跌。 【肯恩費雪分析】：歷史顯示，政府債務對股市有利，而盈餘則對股市不利。因為政府債務的生成來自於政策花費的需求，進而產生金錢流動帶動市場，成為股市好報酬的訊號。債務的多寡也不是重點，重要的是政府償還債務的能力，能負擔的起就不會影響股
市和經濟。 （6）沒有永遠最好的投資類別。 ‧你以為的是：金融股在近幾年股市大盤下跌期間依然很穩定，而且過去的績效表現也不差，只要長期投資這種股票就一定穩賺不賠。 【肯恩費雪分析】：大錯特錯！市場上的優勢股會交替，受到大環境的供需影響，就像是能源股、科技股一樣曾經大起大落。若相信某種類別的個股是最好的，很可能只是在追逐熱潮而已，你無法知道未來的股票供需狀況，因此即使目前看起來安全，也不能保證未來一定能獲利。 （7）不同政黨對經濟與市場的影響都一樣。 ‧你以為的是：某政黨在近期的大選中勝出，他們和某商業人士比較要好，能帶給他們的公司利多，所以最近的股票市場一定會大
漲。 【肯恩費雪分析】：用特殊的意識形態來解讀市場，其實是一種偏見的認知，各個政黨在掌握大權之後，為了取得更多選民支持和繼續獲得連任，他們都會去討好握有大量資金的商業人士，因此對於市場來說，其實不論哪一政黨占優勢影響都一樣。 （8）世界一直都相當全球化。 ‧你以為的是：要跨國投資美國股市風險太大，買台灣股票就夠了，而且操作台股只要了解好台灣的行情與局面，就能輕易掌握市場。 【肯恩費雪分析】：市場是全球化的，美國股市會影響台灣股市，許多產業鏈也是全球息息相關，往往是牽一髮而動全身。投資人應該選擇全球化投資商品來進行的風險分散，或者更簡單的選擇追蹤全球化指數的產品，並且
保持被動投資。 ◎了解市場後，為什麼你還是無法獲利？ 因為除了正確解讀市場，心理與情緒更是影響投資的重要因素。投資人通常對市場會出現的以下兩種心魔，招致虧損： 第一種心魔【投資懼高症】：當股價到達某個高點時，投資人就會開始擔心股價隨時可能會「摔落」帶來虧損。 第二種心魔【下跌就離場】：當預期未來股價可能會下跌，投資人容易因害怕會有損失而先行撤離市場。 為克服這兩種心魔，長期進行主動投資的肯恩‧費雪的解方是，應用指數化投資的被動策略。他建議，對於市場恐懼，與其試圖擇時進出市場，不如長期以指數投資買入並持有的方式，至少能獲得大盤平均的報酬。 投資是一場機
率遊戲，沒有人能做出百分百正確的預測。 跟著肯恩．費雪透過歷史觀察市場，不是將歷史當作預測未來的工具，而是透過歷史基礎來了解市場，進而建立適當的投資行動，才有合理的機率獲得更好的績效。 本書特色 1.以歷史新聞、相關統計資訊圖表提供佐證。 2.幫助投資人正確了解市場，打破錯誤的投資記憶，並建立獲利關鍵。 名人推薦 99啪／「99啪的財經筆記」版主 Jet Lee／「Jet Lee的投資隨筆部落格」版主 竹軒／「竹軒的理財筆記」版主 林大仁／「淺談保險觀念」粉專版主 麥克風／「麥克風的市場求生手冊」版主 陳喬泓／「陳喬泓投資法則」版主
雷浩斯／價值投資者、財經作家 楊斯棓／《人生路引》作者、醫師 綠角／財經作家
考量CSI相位偏移偵測與校正之室內定位演算法
為了解決bias計算 的問題，作者林聖曄 這樣論述：
通道狀態資訊(Channel StateInformation, CSI)可用於室內定位，起到監視人們生活的作用。它使用Wi-Fi多通道訊號，不受光源、聲音干擾，並具備優異的角度、距離感測能力。本文研究中心頻率5.22GHz，頻寬20MHz，56子載波的CSI量測值。在9個不同位置，收集實驗室中57個位置傳送的CSI訊號。在本研究中，我們發現隨機π跳動問題，使得每根天線的相位可能出現±π偏移，這主要是硬件的鎖相環造成的。由於相位的不同，三根天線之間有四種可能的相位差組合。為了估計使用者的位置，我們把CSI量測值轉化為熱力圖作為深度學習網路模型的輸入，來解決本問題。為了克服多路徑效應，經由多訊
號分類(Multiple Signal Classification, MUSIC)計算出到達角(Angle of Arrival, AoA)與飛行時間(Time of Flight, ToF)的熱力圖。然而，由於ToF量測平台存在延時偏移，在本研究中，把熱力圖最大值對應的距離平移到信號強度(Received Signal Strength Indicator, RSSI)對應的距離，再以接入點(access point, AP)的位置為中心，朝向為AoA參考方向，把極坐標轉為直角坐標。由於每根天線可能有π相位偏移，三根天線之間有四種相位組合，所以每筆資料的Rx有四張熱力圖。本文以卷積神經網路
(Convolutional Neural Network, CNN)、殘差神經網路(Residual Neural Network, ResNet)等神經網絡組成的深度學習網路(Deep Learning based wireless localization, DLoc)，用訓練出的模型對不同位置的預測準確度，來探究AP數量、相位校正等因素對深度學習效能的影響，並與深度卷積網路(Deep Neural Network, DNN)和SpotFi的方法在校正π相位偏移的效能上作對比。
寫給散戶的18堂實務課：股票投資與實務操作
為了解決bias計算 的問題，作者鄭廳宜 這樣論述：
本書特色 ♦厚實基本功 作者長期觀察書局暢銷書區，往往所談的只是投資理財中的片段，小者最簡單的技術分析，大者談論外匯與總體經濟。經深思熟慮規劃多年後，決定出版一本與市場上有所區隔且少見的工具書。這本工具書是作者多年在各大學與社區大學多年講授股票操作的重要心血結晶，讓現在與潛在的投資人們看完該工具書後，強化自身的基本功，再經過實際的交易經驗與歷練，從中檢討精進，最後找出最適切自己的操作模式。 ♦快速解析財報 本書解決未曾學過會計學的投資人長期對財務報表分析的恐懼。因為一般散戶投資人不見得人人都有會計與財經的背景，所以作者在本書第十二章中，教授投資人能在最短時間內有效率
地掌握一家公司的財務狀況，並清楚分析各項財務報表中的每一個環節。 ♦無風險套利 本書中亦談到有錢人在做的事情，簡言之，有錢人會擔心錢變不見，但卻一點也不擔心賺錢賺得少。投資人要如何學會跟有錢人做一樣的事？在本書中，將提及一般投資人可以利用各種投資商品的特性，達到逼近無風險套利的方法，若投資人學會此方法，一年能穩穩賺個 5～10%，絕對不是夢！
少數層二硒化鈀之電性傳輸與熱電性質
為了解決bias計算 的問題，作者李天任 這樣論述：
尋找高效率的熱電材料是一個重要而有趣的課題，二維 (Two-Dimensional, 2D) 過渡金屬二硫化合物 (Transition Metal Dichalcogenides, TMDC)，因其優越的熱電性能以及未來廣闊的應用前景而受到廣泛關注。其中，二維二硒化鈀 (PdSe2) 因其理論上計算出高熱電性能，吸引了眾多科研工作者的目光。本實驗使用機械剝離法，剝取少數層PdSe2，利用半導體製程技術製作少數層二硒化鈀的場效電晶體與熱電元件，在室溫下研究了二硒化鈀的電性。本實驗中，二硒化鈀為n型半導體材料，電流的開關比 (On/Off Ratio) 約爲104，臨界擺幅 (Subthre
shold Swing, S.S.) 約爲9.52 V/dec，載流子遷移率 (Mobility) 最大為34.7 cm2·V-1·S-1。 另外，在二硒化鈀元件的熱電性能測量上，得到的最大席貝克係數約爲655 µV/K，與理論值十分接近，並觀察到席貝克值與電晶體場效應有關聯性。當閘極偏壓設定在臨界電壓附近時，席貝克係數到達峰值，而當閘極偏壓小於臨界電壓時，通道關閉沒有熱電效應。最後計算了二硒化鈀的熱電功率因子(Power Factor, PF)，通過調節閘極偏壓觀察熱電功率因子隨場效應的變化，並對比相應的材料層數，發現最大熱電功率因子為0.26 mW/m·K2，材料厚度為12層，證明二硒化鈀
是極具潛力的熱電材料。