阿摩線上測驗
登入
首頁
> 最新資料
最新資料
瀏覽最新的試卷、試題和詳解,掌握最新考試資訊
最新科目
統測◆06土木與建築群◆(一)工程力學、工程材料
統測◆07設計群◆(一)色彩原理、造形原理、設計概論
統測◆07設計群◆(二)實作:基本設計、繪畫基礎、基礎圖學
最新試卷
115年 - 115-2 航海人員測驗_一等管輪(加註):船舶主機-蒸汽推進機組#145367(40題)
115年 - 115-2 航海人員測驗_二等船副:貨物作業概要#145365(40題)
115年 - 115-2 航海人員測驗_二等船副:航行安全與氣象概要#145363(40題)
115年 - 115-1 航海人員測驗_二等船副:船舶操作與船上人員管理概要#145362(40題)
115年 - 115-1 航海人員測驗_二等船副:船舶通訊與航海英文概要#145361(40題)
115年 - 115-1 航海人員測驗_一等管輪(加註):船舶主機-蒸汽推進機組#145356(40題)
115年 - 115-1 航海人員測驗_一等管輪(加註):船舶主機-燃氣渦輪機#145355(40題)
115年 - 115-1 航海人員測驗_二等船副:貨物作業概要#145354(40題)
115年 - 115 教育部受託辦理_公立高級中等學校教師甄選試題:輔導科#145310(45題)
115年 - 台灣金融研訓院第 49 期銀行內部控制與內部稽核測驗試題:銀行內部控制與內部稽核(消費金融類)#145296(80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
課程學習1
講師:
【站僕】摩檸Morning.
簡介:
課程學習1課程學習1課程學習1課程學習1課程學習1 課程學習1課程學習1課程學習1課程學習1課程學習1 課程學...
全彩圖解英文音標發音課-自然發音+KK音標一次全學會!
講師:
台中大雅家教-睿智數學及英文家教,王瑞志老師
簡介:
提供全彩圖解英文音標發音課程,學完讓你自然發音+KK音標一次全學會! 課程特色: 1.圖解、音標、注音、符號...
高一下英文課程(十年級)
講師:
台中大雅家教-睿智數學及英文家教,王瑞志老師
簡介:
高一下單字課,老師講解,偶爾有片語。
最新主題筆記
中區國文
描述:
中區
ipas
描述:
ipas - 聯合國氣候變遷大會締約方大會(COP)「第一次」召開年份:**1995** - 聯合國氣候變化綱要公約(UNF...
藥師法
課程:
藥師二階國考 藥事行政與法規 分章節國考歷屆試題
章節:
藥師法及其子法規
最新討論
30. 有關周杰倫《青花瓷》歌詞中「在潑墨山水畫裡,妳從墨色深處被隱去」所描述的表現技法與下列何者所擅長的繪畫風格相符? (A) 唐代李思訓 (B) 北宋張擇端 (C) 清代郎世寧 (D) 民國張大千
31. 圖(十二)為小紋到宜家家居(IKEA)購買家具後,從包裝盒內拿出來的一張拆裝圖,有關此圖,下列敘述何者正確? (A) 此圖的設計重點應該著重在視覺美感上,讓消費者覺得好看 (B) 此圖將複雜的家具拆裝步驟以圖示呈現,故是屬於資訊設計 (C) 此圖的設計重點應該著重在家具品牌上,讓消費者覺得好用 (D) 此圖很清楚地將產品外觀功能繪製出來,故是屬於服務設計
32. 動畫設計師參考表(一)創造出「機器人頭部+昆蟲身體+飛行移動」全新的人物角色,此種 設計方法稱為: (A) 語意差異法 (B) 歸納分析法 (C) 形態分析法 (D) 導向思考法
12. 某電商平台的客服部門統計了本月 10,000 筆顧客服務評分(滿分 100 分),發現平均分數為 72 分,中位數為 85 分,平均數顯著小於中位數。資料分析師欲初步判斷此評分資料的分配型態,下列敘述何者最合理? (A)資料呈負偏態分配(左偏,Skewness to the Left),代表多數顧客給予高分,但少數極低評分將平均數大幅拉低; (B)資料呈正偏態分配(右偏,Skewness to the Right),代表多數顧客給予低分,但少數極高評分將平均數大幅拉高; (C)資料呈標準常態分配,平均數與中位數的些微差異屬於正常的隨機抽樣誤差; (D)資料呈均勻分配,各分數區間出現的機率大致相同,因此平均數略低於中位數
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