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研究所、轉學考(插大)◆線性代號

設計計劃與分析

研究所、轉學考(插大)◆海洋事務概論

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)

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_二等船長：航海英文實作評估#142733(10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：航海與船舶操縱#142732(50題)

115年 - 115 教育部對外華語教學能力認證考試試題：國文#142731(28題)

115年 - 115 教育部對外華語教學能力認證考試試題：漢語語言學#142730(45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)

【警鴿】刑法總則(四)

講師：小摩喵(課程：警鴿系列)

簡介：帶您深入淺出認識刑法總則

初等/五等/佐級考試英文

講師：台中大雅家教-睿智數學及英文家教，王瑞志老師

簡介：提供初等/五等/佐級考試英文

商經科教師甄試

講師：解答在私人筆記，請按讚！

簡介：提供歷屆試題的逐題詳解影片外，影片中會傳授速解技巧和方法，並提供書面詳解，供下載！ 最近推出教甄模擬...

鄉鎮市農會出席縣市代表名額

課程：農會◆農會法及其施行細則｜依考點分章系統整理・單元重點搭配對應試題
章節：第 7 章 會員代表制度與上下級代表

描述：學習重點 下級農會參加上級農會的會員代表名額，以有選舉權之會員總數為計算基準；基本數額以下選出2人，...

區農會出席直轄市代表名額

課程：農會◆農會法及其施行細則｜依考點分章系統整理・單元重點搭配對應試題
章節：第 7 章 會員代表制度與上下級代表

描述：學習重點 下級農會參加上級農會的會員代表名額，須先分辨上級是縣（市）農會或直轄市農會，兩者的基本數額...

會員代表的從農者組成比例

課程：農會◆農會法及其施行細則｜依考點分章系統整理・單元重點搭配對應試題
章節：第 7 章 會員代表制度與上下級代表

描述：學習重點 各級農會的會員代表、理事、監事中，應有三分之二以上為自耕農、佃農或雇農。 比例計算看的是自...

複選題35. 寶山公司以每股12美元的價格發行了10,000股面額4美元的普通股。記錄此銷售的會計分錄包括： (A)借記現金120,000美元 (B)貸記普通股溢價80,000美元 (C)貸記普通股股本120,000美元 (D)借記保留盈餘27,500美元

複選題36. 下列哪一項是發行債券的優勢？ (A)股東控制權不受影響 (B)每股盈餘可能降低 (C)股東收益可能增加 (D)可節省稅金

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)

(1)混合液中[Zn2+]有若干 M？