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excel時間區間統計的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦吳冬友,楊玉坤寫的 基礎統計學(四版) 和洪錦魁的 Python操作Excel：最強入門邁向辦公室自動化之路 王者歸來都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自五南 和深智數位所出版 。
國立臺灣師範大學 體育與運動科學系體育行政教師碩士在職專班 王傑賢所指導 許靜怡的 籃球進攻時間規則修改對於攻守表現之影響-以SBL及WSBL為例 （2021），提出excel時間區間統計關鍵因素是什麼，來自於籃球、進攻時間、規則修改。
而第二篇論文國立臺灣大學 臨床醫學研究所 陳祈玲、楊偉勛所指導 高東煒的 力弱症對老年健康影響之探究 （2021），提出因為有 肌肉、脂肪、肌力、力弱症、肌少症的重點而找出了 excel時間區間統計的解答。
基礎統計學(四版)
為了解決excel時間區間統計 的問題，作者吳冬友,楊玉坤 這樣論述：
本書內容有三大單元, 共計十六章 (1) 敘述統計: 第一章 ~ 第四章 (2) 基礎機率: 第五章 ~ 第八章 (3) 推論統計: 第九章 ~ 第十六章 本書適合作為各科系所之統計學應用統計學之教科書, 也適合作為專题研討 講習或實務進修課程之教材。 習題解答及補充資料，請至五南官網www.wunan.com.tw 輸入書號1H28，即可找到下載處。
籃球進攻時間規則修改對於攻守表現之影響-以SBL及WSBL為例
為了解決excel時間區間統計 的問題，作者許靜怡 這樣論述：
本研究以進攻時間規則改變為主題，探討獲得進攻籃板後進攻時間由24秒減少為14秒之進攻時間規則修改，對於聯盟整體及球隊攻守數據所產生的影響，研究目的為探討進攻時間減少對於攻守表現的影響。研究對象為超級籃球聯賽(Super Basketball Leagu[SBL])及女子超級籃球聯賽(Women's Super Basketball League[WSBL])，樣本區間依2014年規則修改實施前後三年共六個球季，攻守數據，採計項目包含：兩分球、三分球與罰球之出手次數、命中次數及命中率、進攻籃板、防守籃板、總籃板、助攻、阻攻、抄截、失誤、犯規及總得分共18項。並採用球隊例行賽數據；透過官方網站所
提供之攻守數據蒐集至Microsoft Excel進行統整，並採用SPSS23.0軟體進行分析統計，使用描述性統計、獨立樣本T檢定，並以α=.05為顯著水準進行統計考驗進行資料分析，以及Peaeson積差相關分析攻守數對於總得分之相關性差異，以進一步探討進攻時間規則修改後對於比賽所造成的影響。研究所得結論如下：一、規則修改後對於SBL及WSBL攻守數據表現產生影響，對於三分球出手數影響最為明顯，其次為助攻。二、規則修改後SBL及WSBL兩聯盟攻守數據改變趨勢除三分球出手數之外，其餘項目並無相似趨勢表現。三、攻守數據對與總得分的相關性結構產生改變，但SBL及WSBL兩聯盟與各隊皆不相同。 基於
上述研究結果，因三分球出手數提升，建議加強三分球訓練，以確保三分球出手的把握度及穩定性；又因助攻數下降，建議擬定進攻時間較短情況之進攻戰術；而針對未來研究，建議可納入球隊球員組成內容進行探討或是研究其他層級球賽數據，可更清楚了解台灣籃球在規則修改後的趨勢發展。
Python操作Excel：最強入門邁向辦公室自動化之路 王者歸來
為了解決excel時間區間統計 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python 操作 Excel ～最強入門邁向辦公室自動化之路～ 王者歸來 ★ 最短時間精通 Python + openpyxl + Pandas 操作 Excel ★ 全彩圖解 + 23 個主題 + 339 個程式實例 ★ 辦公室自動化輕鬆上手 這是一本講解用 Python 操作 Excel 工作表的入門書籍，也是目前市面上這方面知識最完整的書籍。 【step-by-step 帶你辦公室自動化！】 整本書從最基礎的活頁簿、工作表說起，逐漸邁入操作工作表、美化工作表、分析工作表資料、將資料以圖表表達，最後講解將 Excel 工作表存成 PDF，以達成未
來辦公室自動化的目的。 【最清楚、最貼心 Python／Excel 對照！】 本書內容另一個特色是在講解 openpyxl 模組或是 Pandas 模組時，會將相關的 Excel 視窗內容搭配說明，讓讀者了解程式設計各參數在 Excel 視窗所代表的真實意義。 完整解說必備知識： ● 【Python + openpyxl】操作 Excel ● 【Python + Pandas】進階分析 Excel數據 ● 辦公室複雜與日常的工作自動化 ● 從活頁簿說起 ● 詳解操作工作表 ● 使用與認識儲存格 ● 儲存格的保護 ● 將【Excel 函數庫】應
用在 Python 程式 ● 格式化工作表 ● 【條件式格式化工作表】與【凸顯主題】 ● 【色階】、【資料橫條】與【圖示集】 ● 資料驗證 ● 工作表列印 ● 工作表與影像操作 ● 資料篩選 ● 各類【2D 到 3D】專業圖表設計 ● 【Excel 工作表】與【CSV 文件】互相轉換 ● 【Pandas 入門】與【分析 Excel 工作表】 ● Pandas 建立【樞紐分析表】 ● 將 Excel 檔案轉成 PDF ● 程式範例超值下載！→ deepmind.com.tw
力弱症對老年健康影響之探究
為了解決excel時間區間統計 的問題，作者高東煒 這樣論述：
背景: 近二十年來的老年相關研究多著墨於衰弱症與肌少症，但力弱症對老年健康之影響，相關文獻並不多。肌少症族群易造成臨床上不良預後，已有相當多的文獻報告，如跌倒、住院、失能，甚至死亡等。肌肉量下降的同時，脂肪量也會上升，連帶造成肌力不足，但老化過程中，此三者之先後順序，與交互影響，仍有待進一步釐清。2010年歐洲肌少症工作小組制定了操作型定義，2014年亞洲肌少症工作小組也發表了適合亞洲老人的共識，原則上都是測量肌肉量、握力、行走速度三項指標。然而到了2018年歐洲肌少症共識做出修訂，提出“可能肌少症”的概念，2019年亞洲肌少症工作小組也做出修正，同樣出現“可能肌少症”這個名詞。因此肌肉功能
的重要性逐漸受到重視，然而針對這群“可能肌少症”的老年人，兩個工作小組僅僅呼籲可能要有介入措施；是否要更積極做進一步測量評估、追蹤預後甚至預防進展為肌少症方面，兩個工作小組都沒有明確的指引。這群“可能肌少症”的老年人，事實上應可歸類為肌肉量正常，但肌肉功能下降的族群，即所謂“力弱症”。肌肉功能的衰退，對臨床預後的影響，在近年來的研究，其重要性已逐漸超越肌肉量的下降。在此老化的同時，肌肉與脂肪量的消長，其身體組成的改變、以及臨床預後等表現，力弱症是否與肌少症存在著顯著差異，應有長期性的追蹤研究。方法: 以前瞻性之研究設計為主軸，收案條件為65 歲(含)以上居住於社區的老年人；能用文字或語言與研究
者溝通；能配合相關檢測者。以北部醫學中心年度老人健檢，同時間也從門診，以65 歲以上老年人為收案對象。排除條件為認知功能障礙者、最近運動時會胸痛、心絞痛或關節疼痛者；有鬱血性心衰竭者；醫生建議不宜運動者。癌症病患目前正接受藥物或放射治療者。人口學資料：年齡、性別、身高體重、身體質量指數、腰圍等；生活型態：飲酒、抽菸等；健康狀況:自覺健康狀況、慢性疾病、規則使用中的藥物、日常生活功能最近一年內有無跌倒等。身體活動程度包含測試握力表現、行走六公尺所需時間之測量。身體肌肉量及脂肪量之測量，以八點電極生物電阻抗分析儀獲得四肢肌肉量，並對身高平方做校正而得到四肢肌肉量指數。以2019亞洲肌少症工作小組之
共識做為肌少症之判定標準；將肌少症判定標準依據肌肉質量、握力與行走速度做區分，肌肉量減少但握力及行走速度正常則為肌少症前期，肌肉量減少合併握力降低或者行走速度變慢則為肌少症；肌肉量正常，但握力差或走路慢或兩者皆下降者，則為力弱症。同時收集血液檢體20 毫升。並於第12 個月、第24 個月、第36 個月，48個月重複測量身體肌肉脂肪組成與功能狀態，並詢問受試者或家屬，調查於這些觀察時間內是否有跌倒等臨床事件。以描述性分析呈現社區中老年人肌肉量及肌肉功能表現之流行病學概況。就基本資料，收集問卷、身體功能檢測、肌肉量、脂肪量檢查及血液生物指標各變項，進行相關性分析，並可觀察出力弱症、肌少症前期及肌少
症之影響因子。初步以Markov model 預測老年人肌肉健康狀態，平均每年隨著時間進展自然老化之軌跡，再以COX 統計方法，分析四個時間點，受試者肌肉量減少、肌肉功能下降，甚至進展成為肌少症，變化消長之動態轉移情形。並分析其與健康預後如是否有跌倒、代謝症候群等之相關性。資料處理統計平台：以 Excel 來進行資料之匯整及初步處理，後續運算則以SPSS 進行包括描述性分析、卡方檢定、student t-test、ANOVA、羅吉斯複迴歸分析等。結果: 在初步的肌肉量、脂肪量與肌肉功能分析當中，共分析了295位老年受試者，肌少症前期有24位，肌少症則有50位(16.94%)。發現肌少症前期的老
年人比肌少症族群更為精瘦。肌肉量、握力與行走速度與肥胖指標如體脂肪率、脂肪肌肉比，皆存在著負相關。在迴歸分析當中，男性行走速度與體脂肪率呈負相關；而女性握力與體脂肪率及脂肪肌肉比呈負相關。在後續的觀察性分析中，共765位受試者，發現力弱症老年人，具有較高比例的代謝方面異常，較高的體脂肪率、較粗的腰圍，較高的脂肪肌肉比；然而肌少症前期的老年人，則有較低的肥胖相關指標。臨床事件中，易跌倒族群有比較多的肌肉功能下降現象 (p