指數律例題的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

圖解微積分(三版)

為了解決指數律例題的問題，作者黃義雄 這樣論述：

　　微積分點穴大作戰 　　—重點直書，學習效果保證 　　—難點突破，建立學習信心 　　—比較分析，保證易學易懂   　　適合： 　　1. 高三自然組學生。 　　2. 大學新鮮人暑期微積分先修。 　　3. 大學微積分輔助教材。

指數律例題進入發燒排行的影片

統計學關鍵字典

為了解決指數律例題的問題，作者石井俊全 這樣論述：

～大數據時代，用統計學為你的履歷加分～ 推薦給所有勇於跨領域、學習新知的專業職場人！   　　生活在互聯網的時代，統計學的知識在所有的領域都不可或缺。   　　尤其是商業領域，統計學在「市場行銷」、「企業決策」、「人工智慧」、「關鍵字檢索」等各個領域都受到廣泛的運用。   　　但是統計學的知識，有其嚴謹的定義和使用框架。   　　儘管我們在學生時代學過基本的統計方法，比如平均數、中位數、標準差、機率，但是實際面對市場調查或財務報表時，往往也不知道該如何運用這些數據幫助我們分析現況、對未來下決策。   　　實際上，即使是經常在實務中應用統計方法的人

，往往在接手全新的專案時，便沒辦法比照舊有方法，導致所學知識派不上用場。即使想認真學習，也常因為統計學是一門專業科目，若非花費大筆報名費用參加課程，便是得尋覓坊間參考書自行鑽研，而在學習上浪費大量的時間。   　　本書正是為所有想學習統計學的人，提供最有效率的學習途徑。   　　書中彙整重要的公式、定理、統計方法和理論，以跨頁形式歸納基本內容，並透過生活實例示範該統計方法的應用範疇。 　 　　本書架構根據應用類型，分為以下11個大類別：   　　●敘述統計▸▸你認為國民的所得平均值是多少？這個數值能代表你的所得嗎？ 　　●相關關係▸▸取一個數值，表現工作時數

與睡眠時數的相關性 　　●機率▸▸能從過去的中獎結果，預測下次的中獎號碼？ 　　●機率分布▸▸五次推銷，能夠成功簽約的機率是多少？ 　　●估計▸▸節目收視率差1％，這樣的差距算大嗎？ 　　●檢定▸▸想證明新藥是否有療效，證據就是檢定 　　●無母數檢定▸▸東京某醫科大學的錄取率，是否存在性別差異？ 　　●迴歸分析▸▸一個公式，就能預測高級葡萄酒的價格 　　●變異數分析與多重比較法▸▸輕鬆排定工讀生的排班表 　　●多變量分析▸▸透過結構分析調整組織，使人才能夠適得其所 　　●貝氏統計▸▸信箱過濾器簡單區分垃圾郵件的方法 　 　　從國高中學習的「資料整理」

與「機率和統計」，到大學或專業科目深究的「估計」、「檢定」、「迴歸分析」與「多變量分析」，乃至於大數據時代不可或缺的「貝氏統計」。   　　本書涵蓋目前統計學所有的應用領域，並以大百科的檢索條目般一一羅列，有助於初學者掌握整體的面貌。   　　據說特斯拉的創始人伊隆・馬斯克，在9歲時就讀完整部大英百科全書。   　　本書作為統計學的百科全書，儘管不能保證各位在創業時，業績能像火箭一飛沖天，但絕對能讓你成為具備統計觀的一流商務人士。   　　在資訊愈來愈多樣、數量不斷增加且產生速度飛快的未來，唯有運用統計學，才能幫助我們的命運進行貝氏更新。   本書特色

  　　◎專書彙整113個廣泛應用於各領域的統計學公式和定理，讓需要統計學的人學習更有效率。 　　◎每一節以五顆星標示「難易度」、「實用性」與「考試機率」，重點觀念一目瞭然。 　　◎獨立專欄列舉實例，讓初學者快速掌握統計學在日常生活的實際應用。   　　※因應印刷需要，內頁預覽顏色與實際印刷不同，敬請見諒。※

台灣醫師對過勞相關疾病的態度與看法-網路問卷調查

為了解決指數律例題的問題，作者陳璽涵 這樣論述：

背景　在東亞國家，過勞是常見的現象，過重的工作負荷及過度工作壓力導致的相關疾病病，已成為職業健康政策的重要議題。台灣近年來過勞導致傷病的個案頻傳，政府參考日本經驗，分別在1991年和2008年頒佈「職業引起之腦心血管疾病」及「職業引起之精神疾病職業病認定指引」。然而，過勞職業病的認定充滿爭議而認定率並不高。在職業病認定過程中扮演重要守門員角色的醫師，對過勞職災問題抱持何種態度？有何因素會影響醫師的認定，在台灣少有研究探討此議題。研究方法　本研究採用線上匿名問卷調查，利用兩個題組（工作引發腦中風與重鬱症）案例，探討醫師的傾向病因、有效預防方法以及認定狀況；分析醫師的人口學變項以及工作特性與是否

認定為職業病的相關性。亦調查醫師的自評健康狀況以及疲勞程度。研究結果　總計有163位執業中的西醫師被納入本研究。研究結果發現，受訪醫師對於工作相關因素為兩題組案例之致病因有高度認同; 超過90%的受訪醫師分別在兩題組認可「工時過長」、「工作場所的霸凌」為可能致病因;重鬱症題組的致病因素則呈現較多樣化。有48.5%受訪醫師認定案例題組之腦中風為工作相關因素引起;而35%受訪醫師認定案例題組之重鬱症為工作壓力相關。進一步迴歸分析發現醫師的人口學變項(如性別、年齡、有無管理職、執業地方)等與認定腦中風無關; 醫師具備職業醫學訓練背景會降低重鬱症的認定(OR=0.39, p=0.023)而本身的疲勞程

度會增加認定重鬱症為職業相關(OR=1.019, p=0.044)。此外，大部分受訪醫師認為台灣醫師的過勞問題是嚴重的，增加醫師的薪水較可以預防醫師過勞問題。而定期接受健康檢查以及心理諮商則被醫師族群認為可以減少一般工作者因職業引起的中風與重鬱症。結論 在醫師的觀點中，重鬱症的成因較腦心血管疾病更為多重病因，可能會造成醫師在認定工作壓力是否造成精神疾病上的困難，為改善此狀況，指引中對於致病因相關的規範似有調整的必要性。另外，相關專科的訓練會影響醫師是否認定為職業病，建議未來可增加此方面的研究。 提高薪資、定期接受健康檢查或心理諮商、降低工時以及修改相關法律可能可以改善過勞職業病問題。