113年moea_joint 統計學、巨量資料概論考古題

#1 袋子中有2個紅球、3個黑球、5個白球,每次從袋中抽出1球後放回,共抽3次,請問3球中有2個是紅球之機率為何? ›

#2 大學生打工之比例為0.3,若隨機抽取3位大學生,其中至少2位有打工之機率為何? ›

#3 欲比較兩公司員工薪資之離散程度,可採用下列何者統計量? ›

#4 假設A、B為樣本空間S之兩事件,下列何者與其他敘述之意義不同? ›

#5 已知$E(X + 4) = 10$ 且 $E[(X + 4)^2] = 116$，試求Var(X)為何? ›

#6 均方根誤差(RMSE)是藉以衡量下列何者? ›

#7 下列何種圖表最適合用來顯示資料隨著時間變化之趨勢? ›

#8 颱風正接近台灣,某地方首長須決定次日是否停班停課,故設立2個假設為$H_0$:颱風會登陸、$H_1$:颱風不會登陸。以「該放假而不放假」之情形,係犯何種型態錯誤… ›

#9 若右尾檢定的顯著水準($\alpha$值)愈小,下列何者正確? ›

#10 下列何者屬於古典迴歸分析之基本假設? 匣:誤差項服從常態、②:誤差項彼此不相關、丙:反應變數Y服從常態分配、㉠:解釋變數間不相關。 ›

#11 當A、B的共變異數(Covariance) Cov[A, B] =5時,試求 Cov[2A, B + 1]為何? ›

#12 若有4家供應商提供原料,欲檢定此4家原料平均數是否相等,可用下列何種檢定? ›

#13 下列何者受離群值(outliers)的影響最小? ›

#14 有關迴歸模式(Regression Models)的最小平方估計法(Least Square Estimation),下列敘述何者正確? ›

#15 某資料分配的偏態係數(Coefficient of Skewness) = -3,請問該資料分配的平均數、中位數與眾數的順序關係為何? ›

#16 有關信賴區間之敘述,下列何者有誤? ›

#17 根據過去資料顯示,某公司員工離職人數為常態分配,其A、B兩區分公司員工離職人數標準差相同,均為2人/年,若A、B兩區各隨機抽取8家分公司,其平均員工離職人數分別… ›

#18 假設$X_1, ..., X_n$係一組來自母體平均數為$\mu$、母體變異數為$\sigma^2$的隨機樣本,下列敘述何者有誤? ›

#19 有關 t 分配與常態分配的峰態係數,下列敘述何者正確? ›

#20 統計學家證實,要提高抽樣的準確度,最好的方式為下列何者? ›

#21 假設某隨機變數X服從平均數為10的卜瓦松分配(Poisson Distribution),若自其中隨機抽取100個觀察值構成樣本平均數,請問此統計量服從的抽樣分… ›

#22 若樣本資料(4, 6, 6, 8, 10, 14)等6個數值來自於相同的對稱分配,根據此樣本,母體中位數最佳不偏估計元的數值為何? ›

#23 檢定母體平均數時,若母體為常態分布且小樣本,下列敘述何者正確? ›

#24 若於一複迴歸分析中使用100個觀察值得到下列迴歸估計式,其總平方和SST = 1075,誤差平方和SSE=275,試求迴歸均方MSR為何?… ›

#25 某常態分布之母體,其變異數為$\sigma^2$,欲檢定虛無假設$H_0: \sigma^2=\sigma_0^2$的真偽($\sigma_0^2$為一定數),… ›

#26 有關統計與機器學習的差異,下列敘述何者正確? ›

#27 下列何者非屬資料前處理(Data Preprocessing)的一環? ›

#28 何謂結構化資料(Structured Data) ? ›

#29 下列何者非屬低品質的資料? ›

#30 下列何者非屬分群的應用範圍? ›

#31 下列何者非屬離群值的處理方式? ›

#32 Spark 的DAG(Directed Acyclic Graph)在資料處理之作用,下列何者正確? ›

#33 下列何者非屬群集分析(Clustering Analysis)的4個主要階段? ›

#34 有關巨量資料的長尾效應(Long Tail Effect),下列敘述何者正確? ›

#35 在資料分群中,用以確定最佳聚類數量的技術為何? ›

#36 何謂遷移學習(Transfer Learning)? ›

#37 Apache Spark在巨量資料環境中的主要用途為何? ›

#38 何謂交叉驗證(Cross-Validation)? ›

#39 有關自然語言處理(NLP)之步驟,下列何者正確? ›

#40 在機器學習演算法中,下列何者最能避免過度配適(Overfitting) ? ›

#41 在Hadoop中,HDFS的資料冗餘機制為何? ›

#42 假設使用半導體晶圓資料,良率資料之反應值以二元類別表示,請問上述情境最適合使用何種分析技巧? ›

#43 在資料進行機器學習的過程中,正規化(Regularization)係指下列何者? ›

#44 下列何種機器學習技術適合偵測大型資料集中的異常值(Anomalies)? ›

#45 下列何種神經網路架構最適合分析序列資料,如時間序列或自然語言? ›

#46 下列何者為使用機器學習時須注意之事項? ›

#47 有關支持向量機(Support Vector Machine)中的「核技巧」(Kernel Trick),其作用為下列何者? ›

#48 在ETL 過程中,Transform 主要功能是將抽取之資料進行轉換,下列何者非屬其主要任務? ›

#49 生成對抗網路(GAN)較常應用在下列何種技術上? ›

#50 下列何種技術可實現即時分析? ›

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