【簡介】 「研究分析方法」為交通運輸領域之重要核心課程。為因應學術與實務之快速發展，本書兼顧不同層次與背景之讀者需求，內容涵蓋廣泛，具備以下特色： 基本知識：以傳統的資料收集與調查、統計、經濟、數學規劃以及網路分析模型為主要內容，介紹一般性之背景知識，同時亦納入若干已發展成熟但相對複雜的建模技巧與求解演算法。就大學部高年級的同學而言，可著重參考第2~13章、23章，共計等十三章內容。 進階技術：以國外已發展但尚未普及的研究成果，或具潛力且值得繼續鑽研之研究課題為主要內容，例如：高等統計方法、績效評估與分析、資料處理以及元演算法。研究所學生可進一步研讀第14~22章以及第24~26章等十二章內容，以進行深度學習並奠定進一步研究之基礎。 創新應用：人工智慧之發展方興未艾，其在交通運輸領域之應用亦日益廣泛，未來的研究與發展方向包括：(1)AI基礎式的交通管理與號誌控制；(2)車輛之辨識、追蹤與計數；(3)自駕車的相關應用；(4)車輛偵測、追蹤與計數。這些應用需結合道路與車載偵測設備、影像處理以及即時路況資訊分析，以支援有效率之決策。有關人工智慧之基礎知識請參見第26章。 國家考試：本書蒐集近年來交通工程技師高考的所有考題，並依照主題詳加整理分類，各章「問題探討」之後均附有「相關考題」單元，供讀者對照章節內容，藉此加強學習與應考效果。 作者簡介 陳惠國 現職： 中央大學土木工程學系教授 學歷： 美國香檳伊利諾大學土木工程博士 經歷： 桃園縣副縣長 考試： 69年考試院高等考試都市計劃科 72年教育部公費留學考試交通管理學門 出版書籍： Dynamic Travel Choice Models (Springer)、交通工程（五南）、運輸工程（五南）、運輸規劃―基礎與進階（五南）、研究分析方法―基礎與進階（五南） 【目錄】 第1章 緒 論 1.1 研究分析之流程 1.2 資料蒐集 1.3 研究模型 1.4 資料處理、數據分析與預測 1.5 績效評估與決策分析 1.6 結論與建議 第2章 資料種類與抽樣方法 2.1 資料種類與蒐集方法 2.2 抽樣的重要性與誤差 2.3 抽樣方法與內容 2.4 問卷設計原則 2.5 結論與建議 第3章 統計估計 3.1 隨機抽樣與隨機樣本 3.2 統計估計 3.3 結論與建議 第4 章 統計假設與檢定 4.1 假設之建立 4.2 型I、II 錯誤與檢定力 4.3 檢定之步驟 4.4 平均數之假設檢定 4.5 母體比例之假設檢定 4.6 變異數之假設檢定 4.7 結論與建議 第5 章 迴歸與相關分析 5.1 簡單線性迴歸模型 5.2 多元迴歸模型與其他迴歸模型 5.3 相關分析 5.4 結論與建議 第6 章 線性規劃 6.1 基本名詞解釋 6.2 線性規劃模型 6.3 線性規劃問題之數例 6.4 線性對偶問題 6.5 線性整數規劃 6.6 結論與建議 第7 章 最大流量問題 7.1 基本觀念與名詞解釋 7.2 最大流量問題數學模型 7.3 最大流量問題求解演算法 7.4 最大流量問題之數例計算 7.5 最大流量問題與指派、運輸問題之關係 7.6 結論與建議 第8 章 最小成本流量問題 8.1 基本觀念與名詞解釋 8.2 最小成本流量問題的最佳化數學模型 8.3 最小成本流量問題的最佳化條件 8.4 最小成本流量問題求解演算法 8.5 最小成本流量問題為最短路徑、運輸與最大流量問題之一般化問題 8.6 結論與建議 第9 章 最短路徑問題 9.1 最短路徑問題的種類 9.2 資料輸入格式與三角運算 9.3 一對一最短路徑問題 9.4 一對多最短路徑問題 9.5 多點對多點最短路徑問題 9.6 K 條最短路徑問題 9.7 結論與建議 第10 章 中國信差問題 10.1 基本觀念與名詞解釋 10.2 歐拉路徑／迴路問題 10.3 中國信差問題 10.4 結論與建議 第11 章 旅行推銷員問題 11.1 基本觀念與名詞解釋 11.2 漢米爾頓路徑／迴路問題 11.3 旅行推銷員問題之數學模型 11.4 旅行推銷員問題之求解演算法 11.5 旅行推銷員問題之延伸與國際標竿題庫 11.6 結論與建議 第12 章 車輛途程問題 12.1 車輛途程問題基本觀念 12.2 車輛途程問題數學模型 12.3 車輛途程模型求解演算法 12.4 結論與建議 第13 章 設施區位問題 13.1 中心設施區位問題 13.2 中位設施區位問題 13.3 結論與建議 第14 章 主成分分析 14.1 主成分分析理論 14.2 從最大變異量的角度來理解主成分分析 14.3 從新變數彼此不相關的角度來理解主成分分析 14.4 決定主成分數目的標準 14.5 主成分分析之數例 14.6 結論與建議 第15 章 因素分析與路徑分析 15.1 共變異數與相關分析 15.2 因素分析定義與模型 15.3 探索性因素分析 15.4 驗證性因素分析 15.5 路徑分析 15.6 結論與建議 第16 章 結構方程模型 16.1 結構方程模型 16.2 結構方程模型的分析程序 16.3 模型辨識 16.4 參數估計 16.5 結構方程模型的評鑑 16.6 結構方程模型的修飾 16.7 結論與建議 第17 章 偏最小平方結構方程模型 17.1 偏最小平方結構方程模型 17.2 偏最小平方結構方程模型的估計運算 17.3 偏最小平方結構方程模型的統計特性 17.4 形成性指標與反映性指標 17.5 偏最小平方結構方程模型結果的評估與分析 17.6 結論與建議 第18 章 資料包絡分析 18.1 績效評估方法分類 18.2 CCR 基本模型 18.3 BCC 基本模型 18.4 考量環境影響與隨機干擾之DEA 模型 18.5 網路DEA 模型 18.6 其他DEA 模型 18.7 DEA 應用程序系統化架構 18.8 結論與建議 第19 章 隨機前緣模型 19.1 生產力與效率 19.2 生產函數之形式 19.3 生產函數之前緣模型 19.4 生產前緣之估計方法（產出導向） 19.5 隨機共同前緣模型 19.6 結論與建議 第20 章 效率前緣邊際生產力與非意欲產出方向性影子價格 20.1 DEA 的邊際生產力 20.2 DEA 的非意欲產出的邊際生產力 20.3 DEA 的方向性影子價格 20.4 數例分析 20.5 實例應用 20.6 結論與建議 第21 章 希爾伯特—黃轉換理論 21.1 希爾伯特—黃轉換的概念與組成 21.2 經驗模態分解 21.3 希爾伯特轉換 21.4 希爾伯特頻譜 21.5 經驗模態分解於旅行時間預測之應用 21.6 結論與建議 第22 章 函數資料分析 22.1 函數資料之概念 22.2 函數資料的表示 22.3 探索性函數資料分析 22.4 函數線性模型 22.5 函數資料分析在旅行時間預測之應用 22.6 結論與建議 第23 章 多屬性決策 23.1 專有名詞解釋 23.2 多屬性決策的分類 23.3 估算權重的方法 23.4 層級分析法 23.5 網路分析法 23.6 理想解相似度法 23.7 優勢關係法 23.8 結論與建議 第24 章 基因演算法 24.1 基因演算法簡介 24.2 編碼、解碼方式 24.3 複製、交叉與突變 24.4 適應度評估 24.5 基因演算法的步驟與特性 24.6 結論與建議 第25 章 螞蟻啟發式演算法 25.1 螞蟻演算法簡介 25.2 螞蟻演算法特性 25.3 螞蟻演算法之種類 25.4 螞蟻演算法之費洛蒙更新 25.5 蟻群系統演算法 25.6 螞蟻系統求解步驟與例題說明 25.7 結論與建議 第26 章 類神經網路與深度學習 26.1 人工智慧的發展 26.2 機器學習 26.3 深度學習 26.4 外掛套件之例題說明 26.5 人工智慧在交通號誌控制之應用 26.6 結論與建議 第27 章 R 語言簡介 27.1 R 語言的基本概念 27.2 R 語言環境的啟動 27.3 資料格式與運算子 27.4 R 的函數 27.5 R 環境中的程式編碼 27.6 可應用之R 套件 27.7 結論與建議
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【中文翻譯書】 書名：汽車工程概論 原文書名：A Practical Approach to Motor Vehicle Engineering and Maintenance 3/E 原文作者：Allan Bonnick 翻譯：章哲寰 出版社：高立 出版日期：2015/01/01 ISBN：9789864129980 內容簡介 清楚解釋了汽車的每個系統，包括引擎、剎車、電氣系統和傳動系統的基本原則，為讀者提供了全面瞭解汽車工程的基礎。 豐富而詳細的插圖，輔助說明汽車的各零件與系統如何運作，以幫助讀者瞭解本書涵蓋的主題。 文字敘述簡單易懂，並循序漸進一步一步的指引讀者瞭解所有系統的運作原理，且在某些主題有例題與詳解，以印證讀者對主題的理解，使讀者可以快速和容易地學習。章末並附有習題，可以加深學習的效果。 不論是學生、汽車廠修護學徒或汽車業餘愛好者，都是一本可以入門或進修所不可或缺的教科書。 目錄 第1章 車輛設計與簡易車輛架構 第2章 引擎原理 第3章 引擎主要作動元件 第4章 多汽缸引擎 第5章 點火順序與引擎平衡 第6章 曲軸、凸輪軸與汽門操作機構 第7章 汽油燃油供應系統 第8章 汽車燃料 第9章 汽油噴射 ── 簡介 第10章 進氣與排氣系統 第11章 潤滑油與引擎潤滑 第12章 冷卻系統 第13章 內燃機引擎 第14章 壓燃式引擎 第15章 傳動系統 第16章 電子控制自動排檔 第17章 懸吊系統 第18章 剎車系統 第19章 轉向、車輪與輪胎 第20章 動力輔助轉向系統 第21章 電腦 ── 控制系統 第22章 電與電子原理 第23章 汽車電系 第24章 點火系統 第25章 電系與電路 中英文索引
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【簡介】 《G* Power 操作與應用》主要用於在實驗前(a priori)評估「樣本量」(sample size)或在實驗後(post hoc)估算「統計考驗力」(power of test)。除檢驗樣本量與統計考驗力外，還可以求解(solve for)多個「參數」(parameter)，如「效果量」(effect size, ES)、非中央參數λ(noncentrality parameterλ)、臨界(critical)統計量數(t、F、X2)和自由度(degree of freedom, df)等。G* Power 界面友好，操作簡便，使用者不需要精通統計學知識，只要確定研究設計方法並提供重要統計參數，就可透過簡單的視窗操作，得到樣本量與統計考驗力。 本書特色 1.涵蓋內容豐富：全書介紹G* Power 49種方法(Exact test : 9，F test : 17，t test : 12，X2 test : 3，z test : 8)和實例操作，能夠滿足廣大科學研究工作者課題的設計和論文寫作需求。 2.內容解釋詳盡：根據統計學教學的歷程，結合大量的實例，以循序漸進的方式介紹 G* Power 的使用方法，對所有的介面和結果，都進行詳細的解釋。 3.語言通俗易懂：全書力求以通俗易懂的語言介紹軟體的操作，並避免晦澀難懂統計公式。 4.統計參數的說明：敘述計算樣本量與統計考驗力密切關係的推論統計參數的意義，例如：「單側」(one tailed)與「雙側」(two tailed)考驗、「虛無假設」(null hypothesis) 與「對立假設」(alternative hypothesis)、「第一類型錯誤」(type Ⅰerror)與「第二類型錯誤」(type Ⅱ error)、「顯著水準」(level of significant)與「效果量」(effect size)。 【目錄】 第壹章 G＊Power 統計考驗力與樣本數估計基本操作 第貳章 正確考驗 (Exact test)：統計考驗力和樣本數估計 第參章 變異數分析：統計考驗力和樣本數估計 第肆章 t 考驗：統計考驗力和樣本人數估計 第伍章 卡方考驗：統計考驗力和樣本人數估計 第陸章 z 考驗統計考驗力和樣本人數估計 參考文獻
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