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綜合科目-電子商務、行銷企劃、邏輯推理、計算機概論、初階程式設計(JAVA+SQL程式語言為主)
綜合科目-電子商務、行銷企劃、邏輯推理、計算機概論
金融交易人員
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115年 - 115-2 交通部航港局_船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_三等船長:船長實務#142745(50題)
115年 - 115-2 交通部航港局_次船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_一等大副:航海英文實作評估#142744(24題)
115年 - 115-2 交通部航港局_次船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_二等大副:船舶操作與人員管理#142743(50題)
115年 - 115-2 交通部航港局_次船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_二等大副:貨物作業#142742(50題)
115年 - 115-2 交通部航港局_次船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_二等大副:航行安全與氣象#142741(50題)
115年 - 115-2 交通部航港局_次船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_二等大副:航海與船舶操縱#142740(50題)
115年 - 115-2 交通部航港局_次船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_一等大副:船舶操作與人員管理#142739(50題)
115年 - 2026 教育部對外華語教學能力認證考試試題:華語口語與表達#142737(14題)
115年 - 115-2 交通部航港局_次船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_一等大副:貨物作業#142736(50題)
115年 - 115-2 交通部航港局_次船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_一等大副:航行安全與氣象#142735(50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
國三上英文課程(九年級)
講師:
台中大雅家教-睿智數學及英文家教,王瑞志老師
簡介:
提供國三上英文單字口訣記憶課程,老師嚴選測驗題,透過遊戲+影音+講義+測驗,多環相扣的方式,就是要你將...
Rich 測試
講師:
100006038081169
簡介:
Rich 測試
數學課
講師:
摩友(100006038082990)
簡介:
1-10單元
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金山區公所
描述:
中正路11號
林口區公所
描述:
忠孝二路55號
1
描述:
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最新討論
37 哈伯格(A. Harberger)將公司所得稅所造成的轉嫁現象,區分成兩種效果,稱之為: (A)產量效果與要素替代效果 (B)替代效果與所得效果 (C)產量效果與所得效果 (D)所得效果與要素替代效果
11. 要改變前束值,應等量調整直位桿之長度。(A)O(B)X
19 關於政府資訊公開法之敘述,下列何者錯誤? (A)係以保障人民知的權利,增進人民對公共事務之瞭解、信賴及監督為目的 (B)依該法規定,公開之對象為一般人民 (C)申請人依該法規定申請行政機關提供行政資訊遭拒絕者,如有不服,僅得於對實體決定聲明不服時,一併聲明之 (D)依該法規定申請行政機關提供行政資訊之權利,屬實體權利
35. 某大型零售企業準備將商品推薦模型上線,專案團隊在檢視訓練資料時,發現部分商品類別(例如高價商品)樣本數量極少,而多數樣本集 中於低價商品。若此不平衡問題未妥善處理,下列何種狀況最可能在實 際推薦結果中發生? (A)模型在預測時傾向輸出稀有類別,導致雖能捕捉到少數樣本,但精 確率(Precision)顯著下降; (B)模型由於類別分布不均,難以建立有效的線性分離邊界,進而無法 收斂; (C)模型過度聚焦於稀有類別樣本,導致對多數類別的預測能力下降, 整體效能受損; (D)模型學到的決策邊界主要由多數類別主導,忽視了稀有類別,造成 該類別的召回率(Recall)大幅降低
37. 某金融科技公司在利用歷史交易資料建立風險控管模型時,嘗試推估整體詐騙交易比例。近期發現,樣本間存在明顯的時間序列相關性,導致模型在實際偵測新交易時誤判率升高。若希望同時改善詐騙比例推 估的準確性並提升模型的穩健性,下列哪一種做法最為合適? (A)擴充樣本數量,以涵蓋更多潛在的詐騙型態,但維持既有的隨機抽 樣方式不變; (B)採取時間序列敏感的抽樣策略,例如依據交易時間區間進行分層, 以保存原始的時間結構特性; (C)將資料完全隨機打散,以降低序列相關性對模型訓練造成的影響; (D)在模型評估時,針對相鄰時間區段進行誤差合併,以便用整體估計 方式修正詐騙比例
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