隨機配對抽籤的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列訂位、菜單、價格優惠和問答集

通過實例學習R

為了解決隨機配對抽籤的問題，作者(美)吉姆·亞伯特瑪利亞·里佐 這樣論述：

按照統計學的知識框架，通過大量實例介紹R語言及其統計計算環境。主要內容包括：引言、定量資料、分類資料、圖形表示、探索性資料分析、基本推斷方法、回歸、方差分析、隨機化檢驗、模擬試驗、貝葉斯模型、蒙特卡羅方法。 　　 《通過實例學習R》適用於已經具備初步統計知識並期望熟練掌握R語言的讀者。 吉姆·亞伯特（Jim Albert）美國博林格林州立大學傑出教授。研究興趣包括貝葉斯思想，統計學教育，統計計算和統計學在體育運動中的應用。他曾任Journal of Quantitative Analysis of Sports期刊的主編。 　　 瑪利亞·裡佐（Maria Rizzo）美國博

林格林州立大學教授。研究領域包括能量統計，統計學，應用統計，統計計算，多元統計分析，多元統計推斷，擬合優度檢驗，非線性相關性，統計學習，機器學習，聚類分析和分類演算法，計算統計。在統計年鑒，應用統計年鑒，多元統計期刊上發表論文30餘篇。所著的書籍有《統計計算使用R》《通過實例學習R》和《能量統計》。能量統計是過去十幾年統計理論和應用領域的一個重大突破和發展，基於能量統計的諸多演算法同時也被應用于金融，生物，製藥等行業。 　　 胡銳，2011年于南開大學獲得數學博士學位，現研究方向為統計學，主要研究領域為數理統計、應用統計和統計計算，在核心期刊及SCI期刊發表多篇論文。現任教于南京審計大學理學院

。 　　 李義，美國博林格林州立大學統計學博士，研究領域是計算統計、機器學習、大資料領域的新演算法、統計演算法和人工智慧演算法在金融保險中的應用。曾在蘇黎世保險公司從事模型開發，現在桑坦德銀行擔任模型風險官，檢查和控制各種金融、交易模型的風險。 前言 符號和縮寫 第1章 引言 1．1 開始 1．1．1 準備工作 1．1．2 基本運算 1．1．3 R腳本 1．1．4 R説明系統 1．2 函數 1．3 向量和矩陣 1．4 數據框 1．4．1 數據框簡介 1．4．2 使用資料框 1．5 輸入資料 1．5．1 手動輸入資料 1．5．2 從文字檔輸入資料 1．5．3 網上的數據

1．6 包 1．7 R，工作空間 1．8 選項和資源 1．9 報告和可重複性研究 練習 第2章 定量資料 2．1 引言 2．2 二中繼資料：兩個定量變數 2．2．1 探索資料 2．2．2 相關性和回歸線 2．2．3 二中繼資料分組分析 2．2．4 條件圖 2．3 多中繼資料：多個定量變數 2．3．1 探索資料 2．3．2 缺失值 2．3．3 分組概括 2．3．4 概括配對變數 2．3．5 找出缺失值 2．4 時間序列資料 2．5 整數資料：徵兵抽籤 2．6 樣本均值和中心極限定理 2．7 特殊主題 2．7．1 添加一個新的變數 2．7．2 哪個觀測值是最大的 2．7．3 數據框排序 2．7．

4 點之間的距離 2．7．5 聚類分析速覽 練習 第3章 分類資料 3．1 引言 3．1．1 對分類資料製表及製圖 3．1．2 字元向量和因數 3．2 卡方擬合優度檢驗 3．3 關聯兩個分類變數 3．3．1 引言 3．3．2 頻數表和圖形 3．3．3 列聯表 3．4 列聯表中的關聯模式 3．4．1 構造列聯表 3．4．2 繪製關聯模式 3．5 使用卡方檢驗來檢驗獨立性 練習 …… 第4章 圖形表示 第5章 探索性資料分析 第6章 基本推斷方法 第7章 回歸 第8章 方差分析 第9章 方差分析Ⅱ 第10章 隨機化檢驗 第11章 模擬試驗 第12章 貝葉斯模型 第13章 蒙特卡羅方法 附錄 參考

文獻 本書通過大量的實例對R[40]統計計算環境進行了介紹，不要求讀者具備R或其他套裝軟體的預備知識。R是一個用於統計計算以及製圖的統計計算環境，它是一種電腦語言，設計用於典型的以及可能非常專業的統計及製圖應用。在通用公共授權合約下，R可以應用於UNIX或Linux、Windows以及Macintosh等多種平臺，其程式可以從www.r-project.org下載，此外還有大量的貢獻包和實用程式，這些也是非常方便安裝的。 　　 本書面向那些正在學習、講授或使用統計學的人，通過一系列具體的實例來展示如何使用R進行統計或者概率計算。具體地說，本書的物件是那些學習了（或正在學習）

至少相當於本科層次、以微積分為基礎的統計學課程的讀者。這些讀者正在學習或應用探索性和推斷性方法來分析資料，而本書在如何利用R實現這些過程方面無疑是非常有用的資源。 　　 第1章和第2章對R系統做了一個總體介紹，並對R展現資料基本的數值或圖形概要功能進行了概述，第3、4、5章介紹了一些R函數來處理分類資料、生成統計圖形以及實現JohnTukey的探索性資料分析方法。第6章給出了關於比例和均值的基本推斷的R程式，第7章到第10章介紹了R在熱門的統計模型中的應用，比如回歸、方差分析、隨機區組設計、雙因素方差分析，以及隨機化檢驗。本書的最後一部分介紹了R在蒙特卡羅模擬試驗（第11章）、貝葉斯建模（第1

2章）以及從概率分佈進行模擬的瑪律可夫鏈蒙特卡羅演算法（第13章）中的應用。 　　 本書的主要特點是，在有趣的應用中對R函數進行介紹，而且這些應用使用的都是真實的數據。比如“Im”是一個非常有用的R函數，它的特點可以通過一個很好的回歸實例來充分展示，我們儘量通過各章中的實例來展示良好的統計實務，一個本科生可以很容易地將我們關於回歸的R工作和他在統計學課程中學到的回歸資料聯繫起來。在每一章中我們都給出了一些練習題，在這些題目中讀者可以運行一下學過的R函數進行練習。 　　 實例中所用的資料檔案一部分是R自帶的，另一部分可以在我們的網站上找到。一些資料檔案可以直接從網頁導入，還有一些可以在推薦包（R

自帶安裝）或貢獻包（需要時使用者自行安裝）中找到。

隨機配對抽籤進入發燒排行的影片

倒退跑介入熱身對青少年男子籃球選手運動表現的影響

為了解決隨機配對抽籤的問題，作者陳建名 這樣論述：

背景：熱身運動在運動過程當中為重要的一環，好的熱身能夠降低運動傷害的機率，甚至提高運動表現。在2009年國際足球總會(FIFA)提出一套針對青少年足球員的熱身，此熱身計畫較為完整，裡面包含前後跑動、側移、跳躍、肌力等，發現到青少年運動表現有所提升，但因為動作繁多，較難知道是甚麼動作造成這樣的結果，進而衍生出更多的探討，其中倒退跑的研究較少。倒退跑多半使用在復健上，在訓練和熱身上的使用甚少，目前得知透過倒退跑的訓練可提高衝刺速度和跳躍高度，目前尚未有在熱身中加入倒退跑對青少年籃球員的運動表現的影響，假設能在熱身短暫的時間，提高其效益，那將有利於青少年完整的運動發展。目的：探討倒退跑加入球隊原有

熱身計畫中，了解青少年籃球選手運動表現有何影響及變化，以利在熱身中能夠更有效益。方法：本研究招募40位受試者，註記編號後進行隨機抽籤分為實驗組（N=20）及對照組（N=20），以每週5次，每次約5~10分鐘進行介入，共八週。本研究所指運動表現以衝刺20公尺、垂直跳躍、動態平衡、敏捷、肌力去檢測，統計方式採取配對t檢定，去觀察介入前後差異，顯著水準訂為α=.05。結果：實驗組在衝刺20公尺、垂直跳躍、動態平衡、敏捷、等長肌力皆達顯著效益（p .05）。結論：倒退跑動作介入熱身計畫，經過8週後，對國中男子籃球選手運動表現有顯著的改善效益。

巷子口機率學

為了解決隨機配對抽籤的問題，作者許玟斌  這樣論述：

　　作者認為一般人能夠擁有機率的概念，不但能夠增進處理隨機問題的能力，也幫助我們比較能夠坦然面對無可避免的人生無常，以及世事難料的情境。 　　人生旅程的種種際遇，導致一連串喜怒哀樂的事件，是純屬偶然的隨機過程？或是因果循環的必然演化？ 　　若能夠試著養成求知的習慣，定義問題邏輯的相關人事物，建立系統輸入與輸出的概念模式，進行模式模擬及演算，即可預見場景出現的機率，並運用智慧制定決策。 本書特色 　　*為甚麼說「不要將所有雞蛋放在同一個籃子」﹖ 　　*抽籤順序會影響結果嗎﹖ 　　*根本不相信風水的隋煬帝，卻假裝相信，其中有何玄機﹖ 　　*孔明借東風與孟母三遷，和機率有

關嗎﹖ 　　同樣的因緣未必有一樣的結果，哪些差異可透過機率來解釋﹖擁有基本的機率概念，可幫助我們理解與判斷日常生活中，和機率攸關的事件與報導，並判斷其正確性。  

探討影音決策輔助工具運用於老年重症病患之醫療決策代理人的醫療決策意向與決策品質之成效

為了解決隨機配對抽籤的問題，作者施惠文 這樣論述：

背景：加護病房疾病嚴重度與死亡率高，需要複雜的醫療決策，而死亡多以老年重症居多，家屬在面臨替代重症病患進行攸關生死的醫療處置時，常處於選擇積極的維持生命治療或接受緩和醫療照護間決策之困境。台灣的社會民情趨於保守，老年重症病患之家屬面臨醫療決策之際，強大的負面壓力常有拒絕面對、失落感甚至醫療決策衝突。目的：本研究旨在探討運用影音決策輔助工具於加護病房老年重症病患醫療決策代理人之醫療決策意向與醫療決策品質的成效。方法：本研究採臨床隨機分派研究設計(Randomized Clinical Trial)，以中台灣某區域教學醫院內外科加護病房之老年重症病患醫療決策代理人為研究對象，隨機分派以抽籤決定單

月份為控制組，雙月份為實驗組。透過自行發展的醫療決策影音輔助工具，使用結構式問卷探討對醫療決策代理人的醫療決策意向與決策品質的影響；兩組醫療代理決策者完成基本資料與醫療決策意向問卷（前測）後進行常規醫病討論會，實驗組於醫病討論會後予介入影音決策輔助工具，72小時後，兩組再完成醫療決策意向問卷（後測）與醫療決策品質問卷。研究資料採用SPSS 22.0版進行卡方檢定、獨立樣本t檢定及配對t檢定檢測分析驗證假設。結果：本研究納入老年重症病患之決策代理人共74位，實驗組37位，控制組37位，研究分析顯示實驗組在介入影音決策輔助工具後，在醫療決策意向（後測）之維持生命治療層面與緩和醫療層面相較於控制組，

平均分數顯著高於控制組(p < 0.05)；兩組在醫療決策意向前後測差分析顯示實驗組於影音決策輔助工具後之醫療決策意向顯著高於控制組(p < 0.05)；而在醫療決策品質分析顯示，實驗組顯著優於控制組(p < 0.05)。結論：影音決策輔助工具不僅可以提供決策代理人了解重症病患醫療處置的益處與風險外，並能促進醫病溝通與醫療決策時的思考方向。