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iPAS◆資料處理與分析概論◆初級
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111年 - 111 巨量資料分析師能力鑑定考試02:資料處理與分析概論#114287
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25.有一個隨機樣本數據為:1,3,5,9,11,13,下列敘述哪一項正確?
(A) 全距為 5
(B) 眾數為 7
(C) 中位數為 5
(D) 平均數為 7
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統計:
A(1), B(1), C(3), D(40), E(0) #3103450
詳解 (共 1 筆)
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B1 · 2025/11/13
#7078837
題目解析 給定的隨機樣本數據為:1,3...
(共 968 字,隱藏中)
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26.如附圖所示為 Python 語言,mydist 函數回傳是什麼結果?(A) 歐幾里得距離(Euclidean distance) (B) 曼哈頓距離(Manhattan distance) (C) 馬氏距離(Mahalanobis distance) (D) 餘弦相似(Cosine similarity)
#3103451
27.某公司生產的燈泡有 10%的不良率。此公司為了品質對每一個燈泡做檢 驗,將其分類為「通過」或「不通過」。若檢驗員有 5%的機會分類錯誤, 則下列哪一項是被分類為「不通過」的百分比? (A) 12% (B) 14% (C) 16% (D) 18%
#3103452
28.關於關聯法則的敘述,下列哪一項錯誤? (A) 為找出所有頻繁項目集與找出頻繁項目集中具有強關聯規則的規則 (B) 從數量低的集合開始,當發現該集合不是頻繁的,則它的母集反而需要考 慮 (C) FP-growth 算法比 Apriori 算法更有效率 (D) 當資料集很大時,Apriori 算法需要不斷掃描資料集造成運行效率很低
#3103453
29.關於線性迴歸與邏輯斯迴歸,下列敘述哪一項錯誤? (A) 線性迴歸的應變數連續型,邏輯斯迴歸應變數是類別型 (B) 線性迴歸的應變數和自變數之間的關係假設是線性相關的,邏輯斯迴歸 的應變數和自變數是非線性的 (C) 線性迴歸應變數 y 的觀察值是服從常態分布的;邏輯斯迴歸應變數 y 是 服從二項分布 0 和 1 或者多項分布的 (D) 關於係數估計,線性迴歸採用最大似然法(Maximum Likelihood, ML), 邏輯斯迴歸採用最小平方法(Least Square, LS)
#3103454
30.下列哪一個觀念錯誤? (A) 計算全國失業率時,為了降低誤差,全面調查的結果最為精準 (B) 計算全國失業率時,以抽樣方法可以減少計算成本 (C) 計算全國失業率時,以抽樣方法會有計算誤差 (D) 計算全國失業率時,以台北市的失業率直接推算其他五個直轄市(新北、 桃園、台中、台南、高雄)的失業人數,是精確的估計方法
#3103455
31.關於 PCA 主成分分析與 SVD 奇異值分解的比較,下列敘述哪一項正確? (A) PCA 較 SVD 更一般化 (B) SVD 提供資料矩陣只有橫列的基底 (C) PCA 提供資料矩陣之綜行與橫列的基底 (D) SVD 較 PCA 更一般化
#3103456
32.如附圖所示為 R 語言,執行 ggplot2 套件視覺化分析,下列敘述哪一項正確?(A) hp 與 mpg 變數呈現正相關 (B) 使用以下函數可繪製題目之結果 (C) hp 與 mpg 變數無明顯相關性 (D) 使用以下函數可繪製題目之結果
#3103457
33.若有兩個向量 A=<2,0,0>,B = <2,2,1>;請問這兩個向量之間的餘弦 (Cosine)相似度最接近下列哪一個數字? (A) 0.67 (B) 0.33 (C) 1 (D) 0.5
#3103458
34.關於主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)屬性萃取的主要用 途,下列哪一項正確? (A) 萃取出重要的主要主成分後,可以長條圖視覺化多變量資料 (B) 可將低度相關的預測變數矩陣 X,轉換成相關且量多的潛在變數集合 (C) 可將最攸關的訊息與無關的雜訊結合 (D) 可將問題領域中的數個變數,組合成單一或數個具訊息力的特徵變數
#3103459
35.下列哪一項集群方法,可以解決資料中有離群值及類別屬性的問題? (A) K 平均法(K-means) (B) K 代表點(K-medoids) (C) K 近鄰(K nearest neighbor) (D) K 奇異值分解(K-singular value decomposition)
#3103460
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