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教育計畫與評鑑

教育史與比較教育

大眾媒介問題（包括新聞傳播法規）

115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—四級工程師/助理工程師/助理管理師_共同科目：英文#144704(15題)

115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—助理工程師【機電工程】：基本電學#144703(50題)

115年 - 115 國立台北教育大學師資培育處_各類料教育學程暨小學雙語模組甄選複審試題：國語文#144702(35題)

115年 - 115 國立台北教育大學師資培育處_各類料教育學程暨小學雙語模組甄選複審試題：教育心理學#144701(2題)

115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—四級工程師/助理工程師/助理管理師_共同科目：自來水法規#144700(15題)

115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—四級工程師/助理工程師/助理管理師_共同科目：國文（作文）#144699(1題)

115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—四級工程師：自來水工程#144698(50題)

115年 - 115 台灣自來水股份有限公司_評價職位人員甄試試題_技術士化驗類：高中(職)分析化學及水質檢驗操作須知#144692(50題)

115年 - 115 台灣自來水股份有限公司_評價職位人員甄試試題_技術士工程類：高中(職)土木及水管埋設施工#144691(50題)

115年 - 115 台灣自來水股份有限公司_評價職位人員甄試試題_技術士操作類-乙(淨水、管線、水源)、技術士化驗類：高中(職)物理化學#144690(50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)

國一下數學-康軒版

講師：【站僕】摩檸Morning.

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國二上 數學 康軒版

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國二下數學康軒版

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社會系統理論

課程：徐喬-經濟學(資料太多優化中)
章節：Ch9.成本理論

赫爾巴特的教育理論

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章節：Ch9.成本理論

各地學派 一定要背!!

課程：徐喬-經濟學(資料太多優化中)
章節：Ch9.成本理論

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

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

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」