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115年 - 遊艇與動力小船駕駛測驗題庫（自用）(115.03.16增修2版)第五章_船機常識：2. 操作運轉#145460(50題)

115年 - 遊艇與動力小船駕駛測驗題庫（自用）(115.03.16增修2版)第六章_船藝與操船：2. 小船之認識#145459(40題)

115年 - 第五章_船機常識：3. 維修保養故障排除 1-50（2026/03/16 更新）#145458(50題)

115年 - 遊艇與動力小船駕駛測驗題庫（自用）(115.03.16增修2版)第五章_船機常識：1. 內燃機基本知識#145457(50題)

115年 - 第四章_氣（海）象常識：1. 氣（海）象常識 1-90（2026/03/16 更新）#145456(90題)

115年 - 遊艇與動力小船駕駛測驗題庫（自用）(115.03.16增修2版)第三章_航海常識：2. 航儀及航路標誌#145453(55題)

115年 - 115 交通部公路局臺中區監理所約僱人員甄試測驗：公路法及公文#145450(50題)

115年 - 遊艇與動力小船駕駛測驗題庫（自用）(115.03.16增修2版)第二章_避碰規則：2. 燈號、號標、號笛、旗號#145449(90題)

115年 - 第三章_航海常識：1. 特殊性及駕駛知識與作為 1-45（2026/03/16 更新）#145448(45題)

115年 - 遊艇與動力小船駕駛測驗題庫（自用）(115.03.16增修2版)第六章_船藝與操船：1. 航行規劃與技術#145447(20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)

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講師：陳耘得

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講師：陳耘得

簡介：23423432

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講師：陳耘得

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【公共行政學】（當代）治理（公私協力）、網絡結構、非營利組織（志願部門, Bitter、韓斯曼）、市場失靈（福利經濟學 based on 新古典經濟學、柏瑞圖最適）、志願部門失靈（VF）、公共財（Public Goods, 無排他性、無敵對性、無擁擠性）、正負面外部性（經驗品與後經驗品）、（政府失靈）加總式直接民主弊端（民粹、多數暴政）、（法）孔多塞悖論（投票悖論）、代議士的尋租行為（滾木立法、肉桶立法 Based on 公共選擇理論）

描述：【公共行政學】（當代）治理（公私協力）、網絡結構、非營利組織（志願部門, Bitter、韓斯曼）、市場失靈（...

古德拉 課程

描述：美國學者古德拉 課程類型可分為如下 (1)知覺課程：孩子們上完這門課的感受或是反饋 (2)經驗課程：每個學...

嚴重藥物不良反應通報辦法

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：藥事法及其子法規

18. 下列何者為制定正確價格的第一步？ (A)分析需求、成本、價格和利潤的關係 (B)設定訂價目標 (C)決定訂價政策 (D)選擇訂價方法

19. 下列影響零售商店氣氛的因素，何者為非？ (A)員工的特質及密度 (B)裝潢格調 (C)音樂 (D)氣候

20. 人員銷售過程哪個步驟的最終目的，在於擬出一份潛在顧客的名單？ (A)尋求商機 (B)篩選銷售商機 (C)發展銷售提案與簡報 (D)跟催

26. 某電商公司訓練一套深度學習模型，用來預測顧客是否會退貨。工程師觀察訓練紀錄發現：模型在第 1 個 Epoch(輪次)時預測表現不佳，隨著訓練進行，內部參數不斷被自動更新，到第 50 個 Epoch 時預測準確度已大幅提升。模型在訓練過程中， 主要根據下列哪一項資訊決定模型參數的更新方向？ (A)計算損失函數(Loss Function)的梯度(Gradient)，並依梯度反方向更新模型參數； (B)根據激活函數(Activation Function)的輸出值大小，直接決定模型參數的更新方向； (C)根據各模型參數目前的權重大小，自動調整各參數的更新方向； (D)根據每次 Epoch 的準確率(Accuracy)變化，直接決定模型參數的更新方向

27. 某集團為響應淨零排放政策，計劃引進智慧節能系統，利用歷史氣象觀測資料(如溫度、濕度)與大樓進出人數，來預測總部大樓明日的總用電量(kWh)，以利最佳化空調冰水主機的運轉排程。請問下列哪一組「任務類型／演算法／評估指標」的組合最適合此應用需求？ (A)迴歸(Regression)／極限梯度提升迴歸(XGBoost Regressor)／平均絕對百分比誤差(MAPE)； (B)分類(Classification)／決策樹(Decision Tree)／F1 分數(F1-Score)； (C)分群(Clustering)／K-Means／準確率(Accuracy)； (D)迴歸(Regression)／孤立森林(Isolation Forest)／召回率(Recall)

28. 某農業合作社欲根據歷年各田區的日照時數、降雨量、施肥量及土壤酸鹼值等資料，搭配各田區當季實際收穫的稻米產量(公噸)，建立模型，以預測下一季新田區的稻米產量(連續數值)。請問下列哪一組「學習類型／演算法／評估方式」的搭配最為合理？ (A)監督式學習(Supervised Learning)／K-means／準確率(Accuracy)； (B)強化學習(Reinforcement Learning)／Q-learning／累積報酬(Cumulative Reward)； (C)監督式學習(Supervised Learning)／線性迴歸(Linear Regression)／平均絕對誤差(MAE)； (D)監督式學習(Supervised Learning)／支援向量機分類器(SVC)／混淆矩陣(Confusion Matrix)