隨著台灣民主政治的成長、發展與進步，政治訊息與政治行為已經成為民眾在日常生活中一部分。而在這些政治現象的研究中，「選舉研究」，尤其是投票行為的研究及選與預測的論述，也隨著問卷設計、抽樣技術與分析方法的進步而有著蓬勃的發展。 本文即是利用民國八十六年縣市長選舉的民意調查資料，將兩種得票率預測模型：「政治版圖預測模型」與「邏輯斯(logistic)預測模型」做一整合研究與結果的比較，並且利用其它預測模型的優點與長處，配合已有的經驗法則和選舉的結果，不僅比對其預測結果的差異大小，也嘗試著找出另一更準確，更有效的預測模型。 在比較了預測方法的準確性之後，發現「政治版圖模型」在只有兩黨競爭的縣市有著相當佳的預測結果；而「邏輯斯(logistic)預測模型」卻是明確得表現了民意調查中選民的意向並在變天的縣市中有著較好的表現。但是如果在候選人實力差不多的選區中，則是建議採用以這兩種模型為主體的混合型模型來進行預測，其預測結果確較前兩種模型的預測來得好。

在存活分析中，含有轉折點的指數分配（又稱二段式指數分配）的模式,常被拿來研究某些疾病的復發率，以決定其治療方式是否有效。然而在文獻上，對這一個模式的探討大都局限在單一母體上，其問題不外乎有兩個：一是檢定此一轉折點是否存在；二是估計此一轉折點。 　　本文將此一問題擴充，從一個母體提昇至兩個母體，比較兩個母體是否具有相同的轉折點、起始危險率或轉換率。基本上，我們使用了貝氏方法和古典方法來分析。 　　我們利用貝氏方法，推導出兩個母體在不同的已知條件下，各母數比值或差值的事後分配。但是他們的形式幾乎都很複雜，使得欲做進一步的分析，困難重重。因此，我們引進了 Gibbs 抽樣法，利用各完全條件事後分配，萃取出各邊際事後分配，以供推論之用。 　　而在古典分析中，我們係採用概似比值檢定法。而最大的問題在於轉折點未知時，我們不知其對數概似比的分配為何。我們除了介紹兩個文獻中估計轉折點的方法，我們更利用了自助法 (bootstrap) 來估計其對數概似比的分配，以供檢定之用。 　　對於這樣兩母體的比較，在醫學上、工業上甚具意義。本文不僅推導出其供比較用的統計架構，更提供了具體而實用的抽樣方法， 對這問題的分析，頗具貢獻。

在壽命檢測試驗中，當我們因故或基於實驗上的方便無法連續觀察檢驗產品時，可以採用區間設限方式進行試驗，此外，對於許多長壽命的零件與產品，我們很難在試驗結束之前觀測到足夠的試驗單位死亡個數，此時可以採用加速壽命試驗的方式進行試驗，此種試驗方法可使受測的試驗單位提早故障，以有效地減少試驗所需的時間，並達到縮減成本的目的。本論文結合逐步應力加速試驗、型一設限以及區間設限，探討當產品壽命服從Rayleigh分配時，如何建立壽命檢驗計畫，在給定生產者風險與消費者風險下，求出壽命檢驗計畫所需的最小樣本數，以及判定貨批是否接受的壽命檢定臨界值，並將以上結果編製成表，以利實務界使用。 / In life test experiment we use interval censoring to complete it when we can not inspect the experiment units continuously due to some accidents or for convenience. Furthermore, it is difficult to obtain enough units of breakdown products for many long life components and products. At this moment we can adopt step-stress life test to proceed the experiment. Using this method we can make the test units breakdown early for reducing the time test needed effectively and save prime cost. In this thesis, acceptance sampling plans are established for Rayleigh lifetime data under step-stress and type I interval censoring scheme. The minimum sample sizes and the corresponding critical values of lifetime needed for test plans are found. Some tables are provided for the use of the proposed test plans.

雙次抽樣平均數和變異數管制圖設計之研究 / Control charts are effective tools for detecting manufacturing processes and service processes. Nowadays, much of the data in manufacturing or service industries comes from processes having non-normal or unknown distributions. The commonly used Shewhart control charts, which depend heavily on the normality assumption, are not appropriately used for this situation. In this paper, we propose a standardized dynamic double sampling asymmetric EWMA mean control chart (SDDS EWMA-AM chart), a standardized dynamic double sampling asymmetric EWMA variance control chart (SDDS EWMA-AV chart), and their combined charts (joint SDDS EWMA-AM and SDDS EWMA-AV charts) to monitor process mean, variance and both shifts, respectively. The charts based on the double sampling procedure and two simple distribution-free transformed statistics are used for non-normal distribution of a quality variable. The performance of the proposed charts and that of some existing distribution-free mean and variance charts are compared. Further, a non-normal service times example from the service system of a bank branch is used to illustrate the applications of the proposed charts and to compare detection performance with the existing distribution-free mean and variance control charts. The charts we proposed show superior detection performance compared to the existing distribution-free mean and variance charts. Thus they are recommended.

在產品研究開發階段，決者經常面臨如何挑選比控制（標準）母體更具可靠度的設計 母體。本篇論文研究的範圍是在型ＩＩ截略抽樣計劃且特定時間下，挑選較具可靠度 的韋伯母體。 假設π□、π□，．．．．，πk 是Ｋ＋１個獨立的韋伯母體，第ｉ個韋伯母體πi 的可靠度函數如下：Ｒ（ｔ；αｉ；βｉ）＝ｅｘｐ（－（ｔ╱αｉ）βi ）假如Ｒ （Ｓ* ；αｉ；βｉ）＞Ｒ（Ｓ* ；α□；βυ）則稱母體πｉ比π□更具可靠度。 在型ＩＩ截略抽樣計劃下，我們主要決定ヾ每一母體適當的樣本和截略數（ｎｉ；γ ｉ）ゝ局部最適法則以便由π□到πk 中挑選比π□更具可靠度的母體。 當形狀參數β已知時，由Huang et al （一九八四）的局部最適法則來推導挑選法則 ，在控制此法則的正確挑選機率及誤差機率下，計算樣本數及臨界值。 當形狀參數β在某一區間中有事前分配，則修正局部最適法則。最後以法則來做模擬 ，由結果得知此法則對事前分配的變異仍相當的適用。

我們常常希望去估計一個大母體中各種不同領域內的參數值，而在抽樣實驗之前整個 母體無法被分層。當實驗的總預算有限，若選取一組簡單隨機樣本來估計這些母體參 數，可能不是一個佷嚴密的推定量，因此實驗者必須先決定一個有效、可行的抽樣方 法。 在本文中採取雙重抽樣的原理抽取樣本，而想要估計的母體參數是母體第ｊ領域所佔 全母體的成數，並在固定的預算下討論貝氏最佳樣本與子樣本數的選取。 SMITH 及SEDRANSK（１９８２）利用雙重抽樣法研究魚群體的年齡組成，並解決了二 個問題（１）利用貝氏法，估算第ｊ領域年齡的魚群所佔全體魚群的成數。（２）當 總預算固定，並給定第一階段樣本數n'及其分配 ｎ' ＝（ｎ' ，ｎ' ，－－－ｎ' ） 1 2 i 說明如何選取最佳的貝氏子樣本數分配，ｎ*＝ ｎ* ，ｎ* ，－－－ｎ* ） 使得近 1 2 i 似的風險函數ｒ*（ｎ',｛ｎi'｝，｛ｎi｝ 最小，其中 ０≦ｎi≦ｎi'（ｉ＝１，２，－－－Ｉ） 而後JINN, SEDRANSK, SMITH（１９８７） 延續以上結果，利用電腦模擬取樣，在必 然的ｎL'≦ｎ'≦ｎU' 條件下，說明如何取得最佳的n'使得 Ａ（n'）＝Ｅn'ln'｛ｒ*（ｎ'，ｎ'，ｎ。*）｝ 最小． 由於上述方法在一般情況下無法求得A(n') 的明確數學式，因此n'也就無法用式子表 示出來。 本文首先考慮Ｉ＝２的特殊情況，在這情況下舉一些例子說明如何求得A(n') 的明確 數學式，並由此求出最佳的貝氏解n'。其次導出一些充分條件使得在忽略限制條件下 由LAGRANGE乘數法所得的解ｎ＝（ｎ1，ｎ2）分別滿足（１）０≦ｎi≦ｎi'或（２） ｎi≦ｎi'（ｉ＝１，２）． 最後在(1) 或 (2)成立的充分條件下，導出Ａ（n'）的 數學式，進而求得最佳貝氏解n'。

本研究共壹冊，預計四萬至六萬字，分六章：第一章、導論，第二節、參考文獻與研 究架構，第三章、研究設計，第四章、第一階段研究之結果，第五章、第二階段研究 之結果，第六章、結論與建議。以往台灣的醫院多半不重視顧客導向，所以民眾對醫 院的服務常常感到不滿意。本研究目的即是要利用聯合分析找出民眾選擇醫院所考慮 的因素及其水準。聯合分析是一種相依的多變量分析技術，它主要的目的是：探討分 析預測變數各水準對準則變數之貢獻，在本研究指的是醫院各屬性水準對顧客偏好大 小的影響。本研究採便利抽權，以人員訪問方式接觸受測者，並以問卷為工具來收集 初級資料。除聯合分析外，同時使用Thurstone′s Case V 抽取變數，多元尺度法描 繪產品及理想聯合空間圖，找出最接近理想的醫院。

本研究共壹冊，預計四萬至六萬字，分六章十九節：第一章、導論，第二章、方法簡 介與文獻探討，第三章、研究設計，第四章、第一階段研究之結果，第五章、第二階 段研究之結果，第六章、結論。聯合分析是一種相依的多變量分析技術，它主要的目 的是：探討分析預測變數各水準對準則變數之供獻，在本研究指的是運動鞋各屬性水 準對顧客偏好大小的影響。本研究採便利抽樣，以人員訪問方式接觸受測者，並以問 卷為工具來收集初級資料。除聯合分析外，同時使用Thurstone's Case V抽取變數， 多元尺度法描繪產品及理想點聯合空間圖，集群分析法區分出偏好較一致的栠群，最 後以聯合分析法找出最佳之產品。

本論文共分七章，探討速食業者在消費者心目中之優劣地位，並以一般生活型態變數 、特殊生活型態變數、以及人口統計變量為基準，應用AID 方法將市場分隔，希望據 此描述市場特質以供業者作策略的參考。 第一章：緒論，共分三節，包括研究動機、目的、研究對象、範圍、研究架構及概述 。 第二章：台灣速食產業概況介紹，共分三節，包括餐飲業之產業結構介紹、國內速食 產業之現況。 第三章：理論基礎及文獻探討，共分四節。 第四章：研究方法，共分九節，包括研究流程、假設、工具、限制、操作性定義、抽 樣與樣本結構，以及資料分析步驟和方法。 第五章：當前台灣速食業者競爭態勢分析，共分三節，包括中、西式速食業者在消費 者之各評估屬性的優劣比較、業者整體態勢之分析，以及消費者產品相關行為之差異 分析。 第六章：速食業之市場區隔分析－AID 之應用，共分三節，包括一般生活型態因素之 萃取、速食市場之區隔及描述。 第七章：結論及建議，共分三節，包括研究結論、政策涵義以及後續研究。

吾人常利用傳統的皮爾森（Pearson ）卡方統計量來做適合度檢定及獨立性檢定之用 ，但此皆基於無限群體之樣本是以歸還簡單隨機抽樣而得者，然而於實務上，往往以 有限群體為對象，並採用較為複雜之抽樣方法，例如幾乎都牽涉到分層抽樣及集體抽 樣或分層多段抽樣，若此時仍用皮爾森卡方統計量，經許多學者之證實發現會導致錯 誤之結論，故本文之目的即在研究適合度檢定式及獨立性檢定式之漸近分布，以及抽 樣調查設計對其之影響，並說明對這些檢定式做些許校正之後之結果。 本文共分六章，第一章說明本文之研究動機及目的。第二章則研究適合度檢定式X2之 漸近分布，及抽樣調查設計對其之影響，並對X2做修正。第三章研究兩個變數之獨立 性檢定式的漸近分布，以及抽樣調查設計對其之影響，並對此檢定式做一些修正。第 四章研究多個變數之獨立性檢定式的漸近分布，及抽樣調查設計對其之影響，並對此 檢定式做少許修正。第五章則研究特殊集體抽樣模型下之適合度及獨立性檢定式。第 六章則為本文之結論。