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115年 - 115 中華郵政股份有限公司_職階人員甄試試題_專業職(二)外勤／郵遞業務、運輸業務：英文#142531(25題)

115年 - 115 中華郵政股份有限公司_職階人員甄試試題_專業職(二)外勤／郵遞業務、運輸業務：國文#142530(25題)

115年 - 115 中華郵政股份有限公司_職階人員甄試試題_專業職(二)外勤／郵遞業務、運輸業務：臺灣自然及人文地理#142529(60題)

115年 - 115 中華郵政股份有限公司_職階人員甄試試題_專業職(二)外勤／郵遞業務、運輸業務：郵政法規大意(含郵政法及郵件處理規則)及交通安全常識(含道路交通安全規則第四章、道路交通管理處罰條例及道路交通事故處理辦法)#142528(50題)

115年 - 115 臺北捷運公司新進行車專員(一般及原住民類)、 技術專員(常年大夜班維修類)甄試試題：綜合科目 2(數理邏輯、捷運 法規及常識)B#142527(50題)

115年 - 115-3 保險事業發展中心辦理_永續發展基礎能力測驗試題：永續發展基礎能力測驗#142526(80題)

115年 - 115-2 專技高考_牙醫師(二)：牙醫學(五)（包括全口贗復學、局部贗復學、牙冠牙橋學、咬合學等科目及其相關臨床實例與醫學倫理）#142525(80題)

115年 - 115年 - 115-2 專技高考_牙醫師(二)：牙醫學(四)（包括口腔顎面外科學、牙科放射線學等科目及其相關臨床實例與醫學倫理）#142524(80題)

115年 - 115-2 專技高考_牙醫師(二)：牙醫學(六)（包括齒顎矯正學、兒童牙科學、牙科公共衛生學等科目及其相關臨床實例與醫學倫理）#142523(80題)

115年 - 115 專技高考_職能治療師：解剖學與生理學#142522(80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

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)

【警鴿】刑法總則(一)

講師：小摩喵(課程：警鴿系列)

簡介：帶您深入淺出認識刑法總則

test

講師：Shelly

簡介：test test 123

內外科護理學

講師：橙子焦糖

簡介：統整內外科常見護理之重點及相關題目。(「☆」後面數字越大表示考題比例越高呦)

火災學重點

描述：精華

情緒分化順序表

描述：情緒分化

戶籍登記的種類

描述：我國戶籍法上戶籍登記的種類

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

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

16. 某零售企業的資料科學團隊正在開發高價值會員預測模型。在資料前處理階段，分析師發現特徵欄位「年收入」有約 5% 的遺漏值(Missing Value)。經資料探索發現，該欄位的數值分佈呈現高度正偏態(右偏分配，Skewness to the Right)。若在不刪除任何會員資料的前提下，欲選擇較適合的遺漏值填補方式，下列何者最為合適？ (A)填補該欄位的平均值(Mean)； (B)填補該欄位的眾數(Mode)； (C)填補該欄位的中位數(Median)； (D)將遺漏值直接填補為「0」

17. 某公司準備利用智慧電表資料建立 AI 模型分析用電趨勢。為了降低資料量，將原本每秒紀錄一次的資料改為每小時統計一次。這項調整最可能造成什麼影響？ (A)因為資料維度大幅減少，AI 模型的預測準確度一定會隨之提升； (B)保留了整體的用電趨勢，但可能失去短時間內設備啟動的用電變化資訊； (C)將連續的用電數值轉換成每小時統計後，資料型態會自動轉變為類別資料； (D)由於重新彙整資料，容易造成資料外洩(Data Leakage)，使模型評估結果偏高

(三)酒類揮發性酸(Volatile acidity of wine)