本研究先針對傳統統計與貝氏統計兩種方法之差異進行探討，由分析結果證實貝氏統計相較於傳統統計最大的好處就是數據的呈現方式較容易為事業單位解讀，也就是說以貝氏統計方法所計算出勞工的暴露實態，能獲得每個暴露風險等級的發生機率，若是由分析結果發現勞工可能在暴露等級3或4等高風險的情形下，即可儘快進行適當管控措施，因此對於事業單位而言，以這樣的溝通語言來進行作業環境測定數據的解讀將能更落實作業環境...

　　全書共分八章來討論中介與干擾分析。第一章中介與干擾簡介，包括名詞定義、SPSS、Amos、PROCESS語法等分析方法的優缺點，也討論中介與干擾異同點。第二章介紹干擾效果的基本概念，包括干擾效果檢定、干擾效果圖，並以例題執行SPSS迴歸、PROCESS語法、Amos等報表解讀、檢定干擾效果及畫干擾效果圖與結論。第三章介紹中介效果的基本概念，包括Sobel、自助法等檢定間接效果，中介分析基...

　　●本書是結構方程模式、研究方法學、多變項統計、與量表編製或指標建構等課程之最佳指定教材。 　　●從事心理與教育、市場行銷、企業管理、組織心理學、體育休閒、政治行為分析、公共行政等社會及行為科學的必備工具書。 　　本書理論與實務並重，首先簡介Amos「Ｂayesian SEM」的操作與應用。Amos利用馬克夫鏈蒙地卡羅（MCMC）估計法，賦予SEM的新利器。貝氏SEM不受限於大樣本理論，特...

　　目前事業單位大多已依「勞工作業環境測定實施辦法」之規定每半年定期進行作業環境測定，但勞工的暴露情形可能會因作業現況而不同，不能單看一次或兩次的環測結果，而是需收集多次的環測結果利用傳統統計進行分析，才能建立各個相似暴露族群（similar exposure group, SEG）的暴露實態以瞭解是否符合容許濃度標準。本研究以合成皮業事業單位為研究對象，探討傳統統計與貝氏統計之差異，評估貝...

　　近數年各行各業的發展都朝網路及大數據靠攏，他們需要懂得網路運作的法政人才、了解數據分析的銷售人才、擅長數位技術的金融人才、孰悉資訊技術的醫療人才、深諳資料處理及分析的文學人才。過去，想要跨足資訊領域很困難，因為門檻很高（無論是軟硬體的需求都很昂貴而且學習困難），所以資訊科班出身的人才很吃香，但未來人才的競爭力來自於跨領域的能力，光靠資訊技術難以滿足創新時代的要求，反而是那些具備理工、法商...

亞馬遜書店　認知科學類第1名、電腦科學類第1名 長踞「商務決策與問題解決類Top 3」，與《快思慢想》並列 《大腦解密手冊》作者伊葛門稱許：「寫得遠超乎我的期望！」 　　訪問近五十年來最知名演算法的設計者， 　　了解工程師如何教電腦發揮最大效用，並將所學用於生活。 　　讀者大推：「真是過癮！」 　　在《人工智慧來了》這本書中，作者提出「主動向機器學習」是這時代最核心、最有效的學習方法之一...

　　為什麼電腦科學家說，賽局理論「奈許均衡」的地位言過其實， 　　現代投資組合理論也不是資產配置的好建議？ 　　亞馬遜書店「商務決策與問題解決類」、「電腦科學類」與「認知科學類」Top 1， 　　《麻省理工科技評論》選為年度最佳書籍， 　　各界讀者讚不絕口：「真是過癮！」 　　訪問近五十年來最知名演算法的設計者， 　　了解工程師如何教電腦發揮最大效用，並將所學用於生活。 　　讀者大推：「...

　　全面闡述了資料探勘、資料採礦與商業智慧的基本概念與原理，內容包括經典理論和趨勢發展。並深入敍述了各種資料採礦的技術與典型應用，透過本書的學習，讀者可以對資料採礦與商業智慧的整體結構、概念、原理、技術和發展有深入的瞭解和認識。 　　以Mircrosoft SQL Server 2014的資料採礦模組進行介紹，讓讀者可以很快地透過書中的說明與範例，在最短的時間內就能上手。 　　本書分為四...

　　◎新技術或是新商品的效能，被人批評說只是偶然，你怎麼證明自己？ 　　◎「本公司年終獎金平均六個月」，老闆沒撒謊，為什麼員工根本不可能領到？ 　　◎形狀不規則的一小塊建地，我怎麼精確計算面積？ 　　◎經濟成長GDP很難保一，但餐飲業整體營收卻大幅成長兩成， 　　所以餐飲業值得投入？其實，這是臺灣年輕人低薪的原因。為什麼？ 　　統計可以告訴你。 　　在網路時代，只要會用電腦和讀取工具，就...

亞馬遜書店 認知科學類第1名、電腦科學類第1名 長踞「商務決策與問題解決類Top 3」，與《快思慢想》並列 《大腦解密手冊》作者伊葛門稱許：「寫得遠超乎我的期望！」 　　訪問近五十年來最知名演算法的設計者， 　　了解工程師如何教電腦發揮最大效用，並將所學用於生活。 　　讀者大推：「真是過癮！」 　　在《人工智慧來了》這本書中，作者提出「主動向機器學習」是這時代最核心、最有效的學習方法...

2008年美國總統大選，他成功預測歐巴馬勝選。50州個別選舉結果，49州預測正確。35席參議員的勝選者，則全部猜對。2012年，他再次成功預測歐巴馬勝選，這次，50州全部命中。 　　他開發的棒球預測系統精準無比，　　被知名棒球評論媒體收購。　　他個人更曾運用統計預測的專才，　　在德州撲克賭局賺進上千萬元。 　　他是奈特．席佛，　　當代最受矚目的統計與預測鬼才，　　首次公開精準預測的黃金法則，...

　　本書是《結構方程模式》的系列叢書之三。內容以實例方式解析AMOS於SEM的應用，包括模型界定與模型適配的判別、驗證性因素分析、形成性指標與反映性指標的實例、潛在及混合變項的路徑分析、多群組SEM分析、貝氏估計法的應用等，全書以深入淺出的方式，以不同實際案例說明SEM的各種應用，是一本SEM量化研究的參考用書。 　　以不同實際範例完整而有系統的介紹AMOS於SEM實務應用的技巧，解析模型界...

　　貝氏統計是一套以貝氏估計為核心的統計方法學，透過馬可夫鏈蒙地卡羅模擬完整呈現參數的分布狀態，藉以進行貝氏推論與決策，不僅可以應用於經典的迴歸或變異數分析，更適合社會科學研究的高階複雜統計模式，例如多層次模式、結構方程模式、成長模式與混合模式等，有效解決頻率統計所面臨的估計問題與資料分析困境，被譽為二十一世紀的統計革命。 　　本書分成原理與應用兩篇，除了詳細介紹貝氏統計的各項原理與關鍵技...

　　不管在哪種的研究領域中，⎾沒有證據的主張⏌是不被重視的。沒有證據時，就變成了⎾終究是使用者個人的意見⏌而已。 　　藉由適切的方法分析數據，才可導出結論。也就是說⎾根據⏌=⎾數據⏌。⎾基於根據的主張⏌=⎾適切地分析數據得出的結論⏌。試著收集研究領域中的數據，提出⎾有根據的主張⏌吧。 　　然而與數值數據為中心的實驗有所不同，在工業調查中，取決於問項是名義數據、順序數據、數值數據等，經常要...

　　◆本書淺顯易懂的原理說明 　　◆Step by Step實機操作 　　◆範例程式詳細解說 　　◆大幅降低機器學習與大數據技術的學習門檻 　　機器學習正熱門 　　機器學習是近20多年興起的多領域學科，機器學習演算法可從大量數據中建立模型，並利用模型對未知數據進行預測。近年來各大公司google、 facebook、microsoft、IBM…等，全力投入機器學習研究與應用，以Google...