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民航◆通信原理

技檢◆模板-甲級

人力資源管理（人類資源管理）

115年 - 新版汽車筆試題庫 101-150（115/5/29 更新）#143264(50題)

115年 - 新版汽車筆試題庫 51-100（115/5/29 更新）#143263(50題)

115年 - 115-2 期貨商業務員：期貨交易理論與實務#143261(50題)

115年 - 新版汽車筆試題庫 1-50（115/5/29 更新）#143260(50題)

115年 - 115 臺北市立第一女子高級中學_第二次正式教師甄選初選：歷史科 (錄製影片)#143205(1題)

115年 - 115-2 證券商高級業務員：財務分析#143185(50題)

115年 - 115-2 證券商高級業務員：投資學#143183(50題)

115年 - 115-2 證券商高級業務員、投信投顧業務員(一科、二科、三科)：證券交易相關法規與實務#143182(50題)

115年 - 公共工程品質管理訓練班_土建 2551-2584（2026/11/06 更新）#143123(34題)

115年 - 公共工程品質管理訓練班_土建 2501-2550（2026/11/06 更新）#143122(50題)

20. 以下何者為簡單回歸(Simple regression)的基本假設？甲: 殘差項符合常態分配 乙: 殘差項彼此獨立 丙: 應變數符合常態分配 丁: 自變數符合常態分配(A) 甲、乙 (B)甲、乙、丙 (C)甲、乙、丁 (D)甲、丙、丁 (E)甲、乙、丙、丁

19. 若隨機變數 z 符合標準常態分配，請問下列何項描述並非正確？(A) P(Z≧c)=P(Z≦c) (B) P(Z≦c)=P(Z

18. 承第 17 題，此次檢定的自由度應為？(A) 18 (B) 20 (C) 22 (D) 24 (E) 26

(2) 請驗證 Block effect 是否存在 (α=0.05) (5 分)

(1) 請完成下列 ANOVA 表的所有空格並寫下計算過程[共 10 格] (5 分)

3. 為了解某新興社區居民對公共設施的潛在需求，該區戶政單位隨機從中抽取 64 人，得到平均數為 35.2 歲，標準差為 7.6 的結果。已知該年齡數據符合常態分配，請算出該區居民年齡的 95%信賴區間。 (5 分)

國中會考國文

講師：yamoltest1

簡介：整理國中會考重點筆記，並蒐集相關題目

基本電學

講師：tina

簡介：基本電學

警察特考必背：警用500英文單字

講師：最佳姐

簡介：好的參考書，能節省考生時間。 申論的實力常被運氣左右，但選擇題一題就是兩分，因此英文常常成為警特的決...

依功用分類

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水分測定法

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傳統藥物分析方法與確效

章節：藥物分析

描述：（一）物理試驗及鑑定：凝固點、熔點、蒸餾範圍、黏度、比重、安定性、分配係數 、 酸鹼值、乾燥減重法、熾...

9. 王老師一開學就與學生討論班規並公告，她一再重複且明確地指導學生正確的行為， 例如：「小強，你必須先舉手，才能發言喔！」語氣堅定、沒有敵意。這是應用哪一種 理論的班級經營？ (A)社會學習 (B)多元智慧 (C)人本主義 (D)果斷紀律

20 關於公法上不當得利返還請求權之敘述，下列何者錯誤？ (A)須有財產之直接變動 (B)須無法律上原因 (C)行政機關請求不當得利之返還時，應以書面行政處分確認返還範圍，限期命受益人返還 (D)不當得利之受領人僅得為人民，行政主體不得為受領人

21 下列何者為行政懲處措施？ (A)撤職 (B)一次記兩大過免職 (C)降級 (D)減俸

15.( ) If you want to be in this job, you need to work harder than other people. (A) careful (B) honest (C) polite (D) successful

16.( ) his help, we were able to interview several famous actors and actresses. (A) With (B) Since (C) For (D) In

3. Which of the following forecasting methods allows the decision maker to weigh the past time series differently to make the model more sensitive to more recent data? (A) Exponential smoothing (B) Linear trend regression model (C) Moving average model (D) De-seasonalizing the time series