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國營事業◆1.統計學 2.巨量資料概論
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115年 - 115 經濟部所屬事業機構_新進職員甄試試題_統計資訊:1 .統計學 2 .巨量資料概論#146943
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17. 某資料集的平均數為80,標準差為10,至少有多少百分比的資料會落在60 < X < 100區間?
(A) 75%
(B) 95%
(C) 99.7%
(D) 100%
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詳解 (共 2 筆)
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B1 · 2026/10/21
#7615859
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whappy501
B2 · 2026/10/24
#7622923
答案是 A - 75% 這題關鍵字是 「...
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18. 若連續型隨機變數 \( X \) 的累積分配函數(CDF)為 \( F_X(x) \),則隨機變數 \( U = F_X(X) \) 服從下列何種分配? (A) \( Beta(1/2, 1/2) \) (B) \( Exp(0, 1) \) (C) \( N(0, 1) \) (D) \( Uniform(0, 1) \)
#4066840
19. 假設 \( X_1, ..., X_n \) 為來自於母體平均數為 \( \mu \),母體變異數為 \( \sigma^2 \) 的一組隨機樣本,下列敘述何者有誤? (A) \( \bar{X} = (\sum_{i=1}^{n} X_i)/n \) 是 \( \mu \) 的不偏估計量 (B) \( S^2 = \sum_{i=1}^{n} (X_i - \bar{X})^2 / (n - 1) \) 是 \( \sigma^2 \) 的不偏估計量 (C) \( \bar{X} = (\sum_{i=1}^{n} X_i)/n \) 是 \( \mu \) 的一致估計量 (D) \( S = \sqrt{S^2} \) 是 \( \sigma \) 的不偏估計量
#4066841
20. 在邏輯斯迴歸(Logistic Regression)模型 logit(p) = -1.5 + 0.8X中,當X每增加1個單位時,事件發生的勝算(Odds)會如何變化?(A)增加0.8個單位(B)乘以\( e \)0.8倍(C)增加80%的機率(D)乘以0.8倍
#4066842
21.單因子之變異數分析(One-Way ANOVA),虛無假設 \( H_0 \) 為所有組別的母體平均數皆相等 \( (\mu_1 = \mu_2 = \cdots = \mu_k) \)。若檢定結果達到顯著水準並拒絕虛無假設,則下列敘述何者正確? (A)所有組別的母體平均數兩兩都不相等 (B)所有組別的樣本平均數皆不相等 (C)至少有兩組的母體平均數顯著不同 (D)組內變異數大於組間變異數
#4066843
22. 設隨機變數 \( X \) 及 \( Y \) 服從以下聯合機率密度函數(Joint Probability Density Function),則常數 \( a \) 值為何? \[ f_{X,Y}(x, y) = \begin{cases} ax, & \text{if } 1 \le x \le y \le 2 \\ 0, & \text{otherwise.} \end{cases} \] (A) 1/2 (B) 2/3 (C) 3/2 (D) 4
#4066844
23. 研究者比較兩個房價預測迴歸模型,摘要如下:關於此二模型的判讀與選擇,下列敘述何者最適當?(A)模型二的 R2 較高,表示模型二的預測能力較好(B)模型二的最大VIF = 14.5 > 10,顯示存在嚴重的多元共線性問題(C)模型二新增的3個變數有效提升了模型的解釋能力,故其 Adjusted R2 下降屬正常現象(D)模型一的 R2 較低,代表模型的簡化程度不足
#4066845
24. 下列何種機率分配具備無記憶性(Memoryless Property)? (A) Bernoulli(p) (B) Gamma(\( \alpha, \beta \)) (C) Beta(\( \alpha, \beta \)) (D) Geometric(p)
#4066846
25. 針對同一組資料與假說,分別進行雙尾檢定與單尾檢定,並皆將顯著水準設定為 \( α \) = 0.05。關於此時兩者的型一錯誤機率,下列敘述何者正確? (A)單尾檢定無法控制型一錯誤 (B)雙尾檢定的型一錯誤機率大於單尾檢定 (C)單尾檢定的型一錯誤機率為0.05,雙尾檢定為0.025 (D)單尾檢定與雙尾檢定的型一錯誤機率皆為0.05
#4066847
26. 大型語言模型如ChatGPT,其底層所採用的GPT預訓練模型,是基於下列何種神經網路架構發展? (A) Apriori (B) Convolutional Neural Network(CNN) (C) Decision Tree (D) Transformer
#4066848
27. 採隨機森林(Random Forests)演算法,以自助抽樣後未被抽中參與建樹的資料,用來評估模型特徵數量的資料集稱為下列何者? (A) Cross-Validation Data (B) K-Fold Data (C) OOB(Out-Of-Bag)資料集 (D) Train-Test Data
#4066849
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