有苦有樂：每件小事都有意義，活著就要不斷思考！（附吉光片羽透明影格書籤） (1版)

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【簡介】 　　\ 日本暢銷18萬冊 /   　　吉竹伸介第一本長篇繪本！ 　　「人，為什麼要活著？」 　　人生啊，有苦也有樂， 　　沒人知道明天會不會更好， 　　但是你可以不要浪費今天的一秒。   　　★台灣版限定特典【吉光片羽透明影格書籤】 　　美妙的味道，是甜中帶有一點苦…… 　　好看的故事，是笑中帶有一滴淚…… 　　3篇小故事、3段童言童語，一起思考活著的意義。 　　1〈破掉的盤子〉 　　弟弟不小心打破姊姊手作的盤子…… 　　弟弟覺得很抱歉，姊姊為什麼不在意？ 　　珍貴的物品雖然想永久保存， 　　但世界上其實有更重要的東西…… 　　2〈髒髒的雪人〉 　　雪人髒髒的， 　　它知道，只要冬天一結束， 　　自己就會融化消失， 　　於是開始自言自語…… 　　我，為什麼存在這個世界上？ 　　如果可以，有沒有別的選擇？ 　　3〈無聊的電影〉 　　姊弟倆看完一部無聊的電影， 　　弟弟開始煩惱，如果以後的人生…… 　　一直遇到無聊的事情怎麼辦？ 　　這時，姊姊提出了不同的想法， 　　這個世界或許和人們想的不一樣喔！ 本書特色 　　1.超人氣插畫家自寫自畫，用輕鬆的圖文思考生命的意義。 　　2.對日常小事有敏銳的觀察力，學習感受日常的每時每刻。 　　3.天馬行空的人生哲學，讓人意識到自己存在的價值。   　　【隨書好禮】吉光片羽透明影格書籤 　　★日本獨家授權★三采團隊精心設計★台灣版限定★ 　　將書籤夾在任何頁面，任何筆記， 　　每個瞬間都變得閃閃發亮！   　　●尺寸：6.5X15公分       　　【書籍介紹】 　　◎有注音，8歲以下親子共讀，8歲以上自行閱讀。 　　◎六大領域分類：情緒、社會。 　　◎六大能力分類：表達溝通、關懷合作。 國外暢銷佳績/得獎紀錄 　　＼榮獲各大日本繪本獎／ 　　★2024年 紀伊國屋Kinobes!Kids 第1名 　　★2023年 MOE繪本大賞 第2名 　　★第11回 静岡書店大賞 兒童書新作部門 第2名   日本讀者好評不斷   　　◆「最後的結尾很厲害。我雖然不能小美姊姊那樣，腦筋迅速的靈活轉換，但相信此書在重要時刻，一定能幫助到我，我要把這本書寶貝地放到我的書架上。」──aquamarine   　　◆「這本書讓我思考到自己的生命將結束之時，或許會以不同的形式永遠延續。」──風地   　　◆「我好像從原本拘束狹隘的觀念中，稍稍的得到解放，將來我一定會再拿出來重新閱讀。」──MINA   　　◆「在淡淡的微笑時，不安與寂寥也隱隱出現。雖然此書是告訴我們重要的事情，但不是以警世教訓的方式，而是散發一種輕鬆自在的氛圍。」──春木   　　◆「原書名源自於拉丁文『MementoMori』=『勿忘死亡』，把這樣的警語畫成如此可愛的繪本，真的只有吉竹伸介辦得到，這也是別人模仿不來的境界吧！這是一本值得被大家記住的代表作。」──HARUPA  

NANDA International護理診斷：定義與分類2024～2026（10版） (10版)

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【簡介】 　　結合理論與最新實證， 　　臨床、研究、學習時的經典護理診斷指南 　　．護理診斷：新增56個、大幅修訂123個護理診斷，共收錄277個護理診斷；修訂證據層級準則，以確保未來的診斷居於合適的證據層級。 　　．診斷指標：定義特徵、相關因素／危險因素、危險族群、協同狀況，搭配美國國家醫學圖書館醫學主題（MeSH®）術語嚴謹修訂，提供標準化的定義。 　　．軸向結構：概念焦點、背景／症狀焦點、照護對象、判斷、解剖部位、年齡上下限、臨床進程、診斷狀態、情境條件，爲每個診斷分配具有一致而合用的軸向用語。 【目錄】 第1篇 NANDA-I分類：評估與診斷 1. 護理診斷基礎 2. 從評估到診斷 第2篇 NANDA-I分類：結構與診斷 3. NANDA-I護理診斷分類 4. NANDA-I的軸向結構 5. 診斷在分類型態結構中的排序原則 第3篇 NANDA-I分類：更新概況與未來的建議 6. NANDA-I護理診斷2024～2026更新概況 7. 未來NANDA-I分類的改進 8. 診斷提交的證據層級準則之修訂 第4篇 NANDA International 護理診斷 領域1：健康促進 領域2：營養 領域3：排泄與交換 領域4：活動／休息 領域5：知覺／認知 領域6：自我知覺 領域7：角色關係 領域8：性學 領域9：因應／壓力耐受 領域10：生命原則 領域11：安全／保護 領域12：舒適 領域13：生長／發展  

計量經濟學導論Ⅰ橫斷面篇：使用Python語言（附光碟） (1版)

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【簡介】 ⊙以Python的模擬方法來輔助或取代數學證明，有效掌握計量經濟學。 ⊙理論與實作兼具，操作步驟清楚易懂。 ⊙內容包含以簡單線性迴歸（SLR）模型說明OLS與Python操作、比較古典與新古典線性迴歸模型的基本假定、介紹MLR模型／NLRM基本假定、說明變異數異質結果以及使用穩健的標準誤、檢視模型設定問題等。 ⊙附贈光碟提供書中完整原始程式碼，幫助學習理解、迅速進入狀況。本書以熱門程式語言Python實際操作，帶領讀者認識以及運用計量經濟學。 內容循序漸進，從第1章介紹基礎理論、檔案數據資料，手把手教學。第2章利用簡單線性迴歸（SLR）模型說明計量經濟學的主要方法：OLS，以及如何於Python下操作。第3章比較古典與新古典線性迴歸模型的基本假定。第4章介紹MLR模型。第5章介紹NLRM的基本假定。第6章進一步說明迴歸模型的大樣本推論以及OLS估計式之漸近有效性。第7章討論MLR模型的特殊函數型態（如對數函數、二次式以及交互變數型態），以及估計迴歸模型的預測部分。第8章檢視迴歸模型下的質性變數。第9章說明變異數異質的結果、使用穩健的標準誤，以及如何使用WLS方法與應用。第10章檢視模型設定問題，其中包括代理變數、因變數與自變數之衡量誤差、離群值與最小絕對誤差等。 書中範例所呈現任何計算、模擬、估計、編表或甚至於繪圖等操作，光碟內皆附有完整的Python程式碼供讀者參考使用。 【目錄】 第1章 導論 1.1 何謂計量經濟學？ 1.2 資料的類型 1.3 資料產生過程與其他情況不變 1.4 本書所使用的檔案數據資料第2章 簡單迴歸模型 2.1 簡單迴歸模型的定義 2.2 OLS估計式 2.2.1 OLS估計式的導出 2.2.2 Python的操作 2.3 迴歸式的特徵 2.3.1 配適值與殘差值 2.3.2 配適度第3章 簡單的新古典線性迴歸模型 3.1 sCLRM(sNLRM)的假定 3.1.1 線性迴歸模型 3.1.2 條件誤差的假定 3.1.3 其餘假定 3.2 不偏性與一致性 3.2.1 不偏性 3.2.2 一致性 3.3 統計推論第4章 複線性迴歸模型：線性重合 4.1 MLR模型 4.1.1 MLR模型的特色 4.1.2 OLS之估計 4.1.3 Frisch-Waugh定理 4.1.4 t檢定 4.2 配適度與線性重合 4.2.1 配適度 4.2.2 調整的R2 4.3 線性重合 4.3.1 相關的自變數 4.3.2 再談βj的標準誤第5章 新古典線性迴歸模型 5.1 NLRM的基本假定 5.1.1 OLS估計式的不偏性 5.1.2 變異數異質 5.1.3 OLS估計式的抽樣分配 5.2 多元線性限制檢定：F檢定 5.2.1 多餘解釋變數的檢定 5.2.2 整體迴歸式顯著性之F檢定 5.2.3 一般的線性限制檢定第6章 複迴歸分析：OLS之漸近性 6.1 一致性 6.2 漸近常態與大樣本推論 6.3 LM檢定 6.4 OLS的漸近有效性第7章 複迴歸分析：其他問題 7.1 數據單位對OLS估計的影響 7.1.1 數據單位不同 7.1.2 貝他係數 7.2 一些特殊函數型態的檢視 7.2.1 對數函數型態 7.2.2 二次式模型 7.2.3 交互作用項 7.3 預測 7.3.1 預測區間 7.3.2 因變數是log(y)第8章 質性資料 8.1 質性資料 8.1.1 單一虛擬自變數 8.1.2 多個虛擬變數 8.2 虛擬變數之交互影響與跨群差異之檢定 8.2.1 虛擬變數之交互影響 8.2.2 跨群差異之檢定（鄒檢定） 8.3 二元因變數 8.3.1 何謂線性機率模型？ 8.3.2 應用第9章 變異數異質性 9.1 變異數為異質與穩健的標準誤 9.2 變異數異質之檢定 9.2.1 Breusch-Pagan檢定 9.2.2 White檢定 9.3 加權最小平方與一般最小平方估計 9.3.1 加權最小平方估計 9.3.2 可行的一般最小平方估計 9.4 再談線性機率模型第10章 模型設定的問題 10.1 模型設定誤差 10.1.1 函數型態誤設 10.1.2 RESET檢定 10.1.3 非包含模型之檢定 10.2 代理變數 10.2.1 無法觀察到的解釋變數 10.2.2 遞延落後項 10.2.3 隨機斜率模型 10.3 衡量誤差 10.3.1 因變數存在衡量誤差 10.3.2 解釋變數存在衡量誤差 10.4 離群值與最小絕對估計 10.4.1 離群值與有影響力的觀察值 10.4.2 最小絕對估計附錄A Python導論 A.1 本書的操作方式 A.2 使用模組 A.3 物件 A.3.1 變數 A.3.2 Python內的物件 A.3.3 模組(numpy)內的物件 A.3.4 模組(pandas)內的物件 A.4 迴圈、函數與條件指令 A.4.1 自設函數 A.4.2 迴圈與條件指令 A.5 圖形的繪製附錄B 基本數學與模擬 B.1 加總操作式與敘述統計量 B.2 線性函數、二次式函數與特殊的函數 B.2.1 線性函數 B.2.2 二次式函數 B.2.3 特殊的函數 B.3 微分附錄C 基本的機率觀念 C.1 隨機變數 C.1.1 間斷的隨機變數 C.1.2 連續的隨機變數 C.2 聯合分配、條件分配與獨立性 C.2.1 聯合機率分配與獨立性 C.2.2 條件機率分配 C.3 機率分配的特徵 C.3.1 單變量機率分配 C.3.2 聯合機率分配的特徵 C.3.3 條件機率分配的特徵附錄D 機率分配 D.1 單變量機率分配 D.1.1 常態分配 D.1.2 卡方分配 D.1.3 t分配 D.1.4 F分配 D.2 多變量機率分配 D.2.1 多變量常態分配 D.2.2 多變量t分配附錄E 估計式 E.1 估計式的特徵 E.1.1 母體、參數值與隨機抽樣分配 E.1.2 估計式的有限樣本特徵 E.1.3 估計式的大樣本特徵 E.1.4 漸近常態 E.2 參數估計的一般方法 E.2.1 動差法 E.2.2 最小平方法附錄F 矩陣代數 F.1 基本定義 F.2 矩陣的操作 F.3 線性獨立與矩陣的秩 F.4 迴歸模型與OLS參考文獻 中文索引 英文索引