幾何平均成長率的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

用數字做決策的思考術：從選擇伴侶到解讀財報，會跑Excel，也要學會用數據分析做更好的決定

為了解決幾何平均成長率的問題，作者GLOBIS商學院｜著,鈴木健一（KenichiSUZUKI）｜執筆 這樣論述：

數字力＝和數字打交道的能力 從加減乘除到迴歸分析， 即使討厭數字的人， 也能輕鬆學會分析和比較的訣竅。 正確解讀數字，做好數據分析， 進而解決問題、做出決策。 　　人們常以「數字會說話」形容數字的重要，數字不僅是衡量事物的基準，也是一種溝通的「語言」。就像是語言會影響一個人的思考模式一樣，數字這種「語言」，也會影響我們的思考方式，像是分析數字時，我們用什麼比較基準來解讀，或是如何決定用什麼數字來比較。  　　然而，許多人害怕數字、討厭數字，導致無法正確解讀數字，甚至落入數字的圈套，輕則誤入陷阱，重則受騙上當。 　　作者日本GLOBIS商學院和鈴木健一（Kenichi SUZUKI）

在書中指出，數字就像學習外語一樣，只要抓到竅門就能上手。書中以引用許多實際故事，帶領我們如何正確分析、比較和解讀數字，並且穿插常見的商用圖表，詳細解說如何將數字和圖表「翻譯」為有意義的資訊，導出正確的數據分析，做出更好的決策。 　　本書分為兩部分，第一部分說明「分析的觀念」，包括影響度、差距、趨勢、異質性和模式，並且說明選擇理想伴侶的戀愛方程式、從數據解讀超商等真實故事。第二部分拆解「比較的技術」，像是「要拿什麼跟什麼比較？」或是如何以圖表驗證「富豪會長壽」「幸福就會長壽」等假說（hypothesis）。 　　這是一本思考如何用數字做決策的故事集，也是職場工作者培養數字力必備的入門書，更是

磨練假說思考、邏輯思考和圖表思考的案頭書。 【本書重點】 ►什麼是分析？ 　˙愛，值多少錢？ 　˙分析的本質在於「比較」 　˙戀愛方程式 　˙少即是多？人生不要比較會更好？ ►要拿什麼跟什麼比較？ 　˙什麼是適當的比較？ 　˙挑戰者號太空梭事故 　˙轟炸機要如何強化？ 　˙A／B測試（A/B testing） ►分析與假說思考 　˙假說思考的工作進行方式 　˙假說思考的步驟 　˙管理顧問的假說思考 　˙什麼是「可行」的假說？ 　˙建構假說的能力：假說該怎麼產生？ 　˙演繹法與歸納法 ►數據蒐集的觀念 　˙數據蒐集的目的 　˙釐清缺少什麼數據　 　˙蒐集既有的數據 　˙蒐集不存在的數據 ►比較

的基準 　˙影響度 　˙差距 　˙趨勢 　˙異質性 　˙模式  ►活用圖表比較 　˙肉眼是最佳的分析工具　 　˙圖表會說話 　˙製作圖表的三個步驟 　˙藉由分析發揮力量的圖表 　˙幾何平均　 　˙平均值的陷阱與中位數、眾數    

幾何平均成長率進入發燒排行的影片

數位教學結合學習評量在學習成效之研究：以國小「分數的加減和整數倍」單元為例

為了解決幾何平均成長率的問題，作者賴怡丹 這樣論述：

　　本研究主要目的在探討使用不同評量方式對國小四年級學童在「分數的加減和整數倍」單元的學習成效差異與學習感受之影響。研究者融合質性與量化的設計進行實驗；以量化數據分析為主，質性晤談資料為輔，採準實驗研究法之不相等控制組設計，以臺中市霧峰區某國小四年級兩個班為樣本，總樣本數37人，實驗樣本18人與對照樣本19人。　　本研究選取研究者任教學校四年級的一班學童作為實驗組，對照組為同校中之另外一班四年級學童，進行5堂課之教學後，分別研究者自編之「分數的加減法和整數倍」試題進行數位學習評量與紙筆評量學習成就測驗；實驗組學童進行數位學習評量測驗，對照組學童進行紙筆評量測驗。實驗組學童完成「數學學習興趣量

表」前、後測與半結構式晤談。研究者以SPSS (28.0版本)軟體進行數據分析，加上對實驗組學童進行晤談的質性分析，輔以評估本實驗之成效。比較其差異。研究結果如下：一、 國小四年級學童在分數的加減與整數倍學習成就測驗的表現各學習重點有所差異，以總樣本分析：「同分母分數的比大小」的答題正確率最高，「分數的應用」的答題正確率最低。二、 比較使用紙筆評量與數位學習評量，使用數位學習評量之實驗組學童在分數的加減與整數倍學習成就測驗中的平均數高於對照組。三、 比較使用數位學習評量之國小四年級學童在「數學數位學習評量學習興趣量表」前、後測上，達顯著差異。

美股研究室：用19年大數據，精準分析60種選股操作優劣，散戶、投顧都要看的股票操盤書

為了解決幾何平均成長率的問題，作者葉怡成,吳盛富 這樣論述：

　　投資美股，那種選股方法有效？ 　　本書把優點、缺點、投報率、方法全都告訴你 　　這是一本投資人、投顧專家都需要的最完整的「美股投資操作大全」！ 　　本書告訴你近60種選股方法，由1999年至2017年的投資報酬率、標準差、sharpe指標、年化超額報酬率及系統風險系數（β）。這是利用付費網站Portfolio123的資料，找出所有美股的資料，經過上千次的統計而得到的結論。 　　本書用資料告訴你，如果你只用本益比的單一條件選股，你可以得到15.8%的年化報酬率，而標準差是21.9%。如果你用彼得林區著名的選股方法PEG（本益成長比＝本益比÷淨利潤增長率）來選股，那麼報酬率大約是7.6

%，只比大盤強一點。而投報率最高的是用P/B、P/S、EY、ROE、ROC 5個因子選股，高達21%。 　　美股是世界上最值得投資的市場，雖然偶有拉回，但是，平穩向上的趨勢不變。投資美股是聰明的，但要如何聰明地投資美股？本書提供最精準的參考依據。 　　除了有關選股指標，舉凡交易門檻、類股選擇、交易週期等操作要素對投報率的影響，本書也一併以數據報你知。 本書特色      　　        　　      　　立論不是出於個人經驗，而是用19年的市場數據統計而來 　　 　　個人的經驗有值得參考之處，但是一個人能操作的股票有限，其實不能排除運氣的成分。某人只買本益比8倍以下的個股，同一時

間，一定有很多股票符合這個條件。他選擇某支，而你選了另外一支。他大賺3倍，而你用同樣的條件來選股，只是選到的股不同，也一樣會大賺3倍？ 　　要了解某一指標是否有用，不可以基於個人經驗，而要用全市場去證實那個條件，看平均的結果如何！ 　　作者多篇相關學術論著獲獎，且得到國際認可 　　作者論文「基於基本面因子的指數股票型基金之理論與實證」獲得第二屆白文正ETF金文獎學術組首獎。以嚴謹的學術標準，有多少證據說多少話，而出版此書。 　　市場上第一本、也是唯一一本，用統計方法，全面驗證美股投資指標績效的著作 　　這是市場上唯一一本書全面檢視美股投資方法的著作。市場也沒有另外一本著作，把幾十種選

股指標的長期績效，以5種面向交待清楚。告訴你年化報酬率和標準差就很夠了。本書提供你5種衡量績效的指標。以後你只要聽到任何美股專家，建議你選股的方法，讓你很心動，你都可以來查查本書，看看實證的結果為何？  

探討知識蒸餾方法於心肌梗塞心電圖訊號之應用

為了解決幾何平均成長率的問題，作者賴漢樺 這樣論述：

背景與動機：心電圖是一種非侵入式且價格低廉的心肌梗塞診斷工具。現今各項電腦輔助診斷系統普遍使用卷積神經網路(Convolutional neural network, CNN)，透過自動辨識心電圖來診斷心肌梗塞，得以早期診斷及預防。然而，現今診斷心肌梗塞模型為了追求高檢測性能，模型架構龐大和高耗能成為一大隱憂，因此，本研究以六分類心電圖心肌梗塞訊號作為深度學習分類資料集，並導入知識蒸餾方法縮小模型大小和減少耗能。材料與方法：訊號預處理使用濾除基線飄移、反鋸齒濾波、下採樣、隨機切片採樣和數據增強。深度學習分類模型使用基於CNN深度學習網路的ML-ResNet和VGG-6模型進行訓練及分類；同時

，透過知識蒸餾方法提升小模型準確率，並驗證5種不同蒸餾模式的有效性。模型測試是以準確率、精確率、召回率、F1-score和本研究所提出的成長率作為評估指標，並及以無母數檢定來驗證不同知識蒸餾方法之差異性，最後利用Qt designer工具及PyQt5套件建立心肌梗塞檢測系統，並驗證其系統預測性能。結果與討論：使用知識蒸餾方法在二和六心肌梗塞分類之K折交叉平均驗證下，剩餘誤差知識蒸餾在準確率和成長率都有最好的性能表現，二分類準確率達86.69%，成長率為5.2%，六分類準確率達42.25%，成長率為9.76%。結論：本研究使用知識蒸餾方法提升於心肌梗塞檢測，並於結果中有顯著提升差異。在心肌梗塞檢

測系統中也有顯著的心肌梗塞檢測標記。透過知識蒸餾方法，能維持高準確率及模型減量，未來有望搭載於穿戴式或移動式裝置中，以及建立即時心肌梗塞檢測的健康APP，實際導入臨床應用。