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企業管理及經濟學
郵局◆民法及郵政法規(含郵政法、郵政儲金匯兌法、簡易人壽保險法、郵件處理規則及郵務營業規章)
人壽保險管理學會◆人身保險概論
最新試卷
115年 - 115 高等考試_三級_航運行政:航港經營管理#142278(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_海洋行政:海洋與海岸管理#142277(5題)
115年 - 115 高等考試_三級_交通行政:交通政策與行政#142276(4題)
115年 - 115 普通考試_社會行政:社會工作概要#142275(27題)
115年 - 115 高等考試_三級_交通行政、交通技術:運輸規劃學#142274(4題)
115年 - 115 高等考試_三級_環保行政:空氣污染與噪音防制#142273(8題)
115年 - 115 高等考試_三級_地政:民法(包括總則、物權、親屬與繼承編)#142272(3題)
115年 - 115 高等考試_三級_交通行政:運輸學#142271(4題)
115年 - 115 普通考試_經建行政:貨幣銀行學概要#142270(6題)
115年 - 115 高等考試_三級_航運行政:海運與物流管理學#142269(7題)
最新試題
6. Consider the linear population model with intercept:$y_t = \alpha + \beta x_t + \varepsilon_t$The variance structure is known as below: $E(\varepsilon_t^2) = \sigma^2 h_t^2,$Which regression may obtain efficiency $\hat{\beta}$ estimator? (A) Regress \( y_{t} \) on 1, \( x_{t} \) (B) Regress \( y_{t} / h_{t} \) on 1/ht ,xt/ht(C) Regress \( y_{t} / h_{t}^{2} \) on 1/h2t ,xt/h2t(D) Regress \( y_{t} \) on 1/ht ,xt/ht(E) Regress \( y_{t} / h_{t} \) on 1, \( x_{t} \)
5. Consider the linear model with intercept: $y_t = \alpha + \beta x_t + u_t$ If the $A = \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2$ is positive definite and $E(u_i \mid x_i) = 0, \forall t = 1, 2, \dots, T$, which statement is true under sample size $T \to \infty$. (A) \( \hat{\beta} \) is consistent, but we cannot judge whether \( \hat{\beta} \) is efficiency (B) \( \hat{\beta} \) is unbiased and efficiency (C) \( \hat{\beta} \) is consistent and efficiency (D) \( \hat{\beta} \) is, but we cannot judge whether \( \hat{\beta} \) is efficiency (E) \( \hat{\beta} \) is unbiased and consistent.
4. Consider the simple regression $y_i = \alpha + \beta x_i + \varepsilon_i$And suppose population parameter $\beta = 2$ and least square estimator $\hat{\beta} = 2.3$. Now consider the regression $(x_i - y_i) = \alpha^* + \beta^* x_i + u_i.$What is the value of \( \hat{\beta} \)? (A) 1 (B)-1 (C)-1.3 (D)-0.3 (E) 0.3
最新申論題
五、請說明國道電子收費與外部性的關係,並分析尖峰和非尖峰時段是否應收取相同費率。(15 分)
四、政府實行所得重分配政策是否可以提高經濟效率?為什麼?(20 分)
三、社會安全退休年金制度對個人儲蓄行為有哪些可能的影響?(15 分)
最新課程
王立杰-幼稚教育考試精粹
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陳萱-公民
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陳真、黃靖-行政學精典
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最新主題筆記
數學
描述:
H(n,r) = C(n+r-1, r) 例子1:3 種冰淇淋口味(香草、草莓、巧克力),要選 2 球,可以重複 H(3,2) = C(3+2...
土地銀行
描述:
八升九講義
行政法行政命令 爭點模板筆記
描述:
行政命令
最新討論
25. 圖(九)為常用於建築裝飾的花磚,有關此花磚紋飾造形的構成方式,下列何者正確? (A) 反覆(B) 漸變 (C) 碎形 (D) 錯位
26. 青銅器自商周時期開始,其功能性及社會意義發生了巨大的轉變,有關這一轉變的敘述, 下列何者正確? (A) 造形文化趨向簡約理性 (B) 表面的紋飾以山水為主 (C) 從實用功能演化為權力財富象徵 (D) 鼎是象徵其身分地位的飲酒之器
27. 一個透明收納桶內放置了以下物品:一個圓形橡膠球、一片枯葉、一張撕破的紙、一個 方形積木。以「有機形、幾何形、偶然形」形態類型分類,下列敘述何者正確? (A) 2 個有機形、2 個幾何形、0 個偶然形 (B) 2 個有機形、1 個幾何形、1 個偶然形 (C) 1 個有機形、2 個幾何形、1 個偶然形 (D) 3 個有機形、1 個幾何形、0 個偶然形
13. 某電商平台的資料科學團隊欲建置一套 NLP 模型,用於分析顧客在社群媒體上對商品的評論情緒。在將原始貼文資料送入模型訓練前,團隊執行了以下步驟:移除貼文中央雜的 HTML 標籤與網址、將表情符號轉換或移除、去除「的、了、啊」等對情緒判斷無實質貢獻的停用詞,並統一將文字轉換為小寫格式。請問上述步驟主要屬於機器學習專案流程中的哪一環節? (A)模型評估(Model Evaluation):透過移除干擾詞彙,計算模型在測試資料集上的準確率、精確率等指標表現; (B)特徵萃取(Feature Extraction):將文字資料轉換為數值向量,使模型能夠識別評論中與情緒相關的關鍵詞彙權重; (C)資料清理與預處理(Data Cleaning and Preprocessing):將原始、雜亂的文字資料轉換為格式一致、去除雜訊的乾淨資料,以利後續模型有效學習; (D)超參數調校(Hyperparameter Tuning):調整模型訓練過程中的學習率、批次大小等參數,以移除訓練資料中的雜訊干擾
14. 某資料科學家利用房屋資料建立 AI 房價預測模型,資料中包含許多彼此高度相關的數值特徵(例如房屋總坪數、客廳坪數等)。為了降低資料維度並減少特徵間的重複資訊,最適合採用下列何種技術? (A)類別編碼(Categorical Encoding); (B)主成分分析(PCA)降維; (C)特徵標準化(Standardization); (D)異常值(Outlier)處理
15. 企業在公開去識別化的消費資料集前,為避免他人透過郵遞區號、性別等間接識別資訊交叉比對後重新識別特定個人身分,同時保留資料的分析價值,最適合採用下列哪一種隱私保護技術? (A)差分隱私(Differential Privacy)技術; (B)隨機抽樣(Random Sampling)技術; (C)k-匿名化(k-Anonymity)技術; (D)密碼雜湊(Hashing)技術