預測模型已經被廣泛運用在日常生活中，例如銀行信用評比、消費者行為或是疾病的預測等等。然而不論在建構或使用預測模型的時候，我們都會在訓練資料或是測試資料中遇到遺失值的問題，因而降低預測的表現。面對遺失值有很多種處理方式，刪除、填補、模型建構以及機器學習都是可以使用的方法；除此之外，直接用某個成本去取得遺失值也是一個選擇。 本研究著重的議題是用某成本去取得遺失值，並且利用決策樹(因為其在建構時可以容納遺失值)來當作預測模型，希望可以找到用較低的成本的填值方法達到較高的準確率。我們延續過去Error Sampling中Uncertainty Score的概念與邏輯。提出U-Sampling來判斷不同特徵值的「重要性排序」。相較於過去Error Sampling用「受試者」(row-based)的重要性來排序。U-Sampling是根據「特徵值」(column-based)的重要性來排序。 我們用8組UCI machine Learning Repository的資料進行兩組實驗，分別讓訓練資料以及測試資料含有一定比例的遺失值。再利用U-Sampling、Random Sampling以及過去文獻所提及的Error Sampling作準確率和錯誤減少率的比較。實驗結果顯示在訓練資料有遺失值的情況，U-Sampling在70%以上的檔案表現較佳；而在測試資料有遺失值的情況，U-Sampling則是在87.5%的檔案表現較佳。 另外，我們也研究了對於不同的遺失比例對於上述方法的效果是否有影響，可以用來判斷哪種情況比較適用哪一種選值方法。希望透過U-Sampling，可以先挑選重要的特徵值來填補，用較少的遺失值取得就得到較高的準確率，也因此可以節省處理遺失值的成本。

在一個民主政治國家當中，公民選舉需定期舉行，透過定期的選舉選出民眾期望的候選人，這是一個公民社會當中基本的權利，人民應透過公共事務的參與，了解政治體系的運作，並適時表達意見並參與公民活動，一個良好的公民需具備民主與法律知識，了解民主政治的運作，透過權利與義務實行展現民主自治精神，積極參與公共事務，傾聽他人並適當溝通，有助於國家的民主政治發展。 本研究目的想探討目前民眾對公共事務的參與意願，透過選舉競選造勢活動的調查，分析不同族群下對選舉活動的態度，調查不同面向因素包含受訪者的基本資料、傳播媒體行為、社交行為、個人特質與公民素養，目的為探討競選活動的參與意願。

全球化時代與資訊化社會的來臨，電腦與網際網路成為生活中不可或缺的要素，儘管至2008年為止，我國有將近七成的民眾透過網路科技享受到更多的便利性，但社會上仍存在著數位落差（digital divide）的問題，數位落差除了使得資訊窮人（information-poor）不易取得資訊，亦將對其經濟、人權等各方面造成影響。故研究目的在利用資料採礦的應用，配合SPSS Clementine 12.0的軟體，探討數位落差的現象，並嘗試找出形成數位落差的影響原因。 　　本研究主要投入人口統計變數以及生活型態變數，並藉由C5.0決策樹、C&RT分類樹，以及CHAID分類樹建立模型，透過這三個分類迴歸樹的模型，發現到「年齡」、「教育程度」、「地理區域」、「個人資產狀況」、「經濟主要來源：子女」、「個人每月可支配所得」以及「收入來源：薪資」共七項變數同時對民眾是否成為數位落差中的資訊富人（information-rich）有著較重要的影響性，因此，研究最後依據此七項進行政策建議，以提供相關單位之參考。 / In this globalized and informational society, computers and internet networks are essential elements in our daily lives. Until the year 2008, almost 70% of population in Taiwan has enjoyed greater conveniences through networking technologies. However, the issue of “digital divide” remains, where information-poor cannot obtain information easily, and the issue affects the society in terms of economies and human rights. Consequently, the purpose of this research is aimed to find the reasons behind “digital divide” using data-mining techniques with SPSS Clementine 12.0 statistical software. 　　The research will input demographic variables and life-style variables. Using C5.0 decision tree, C&RT tree, and CHAID methodologies to build model, and subsequently discovers that whether the 7 variables - “age”, “level of education”, “location”, “personal asset status”, “main source of income: children”, “monthly personal disposal income” and “source of income: salary” will have significant impacts on information-rich population within “digital divide”. Therefore, the research recommendations will be provided according to the results from these 7 variables.

No description available.

京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(生命科学) / 甲第18428号 / 生博第308号 / 新制||生||41(附属図書館) / 31286 / 京都大学大学院生命科学研究科高次生命科学専攻 / (主査)教授 根岸 学, 教授 米原 伸, 教授 井垣 達吏 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Philosophy in Life Sciences / Kyoto University / DFAM

京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(生命科学) / 甲第18484号 / 生博第313号 / 新制||生||41(附属図書館) / 31362 / 京都大学大学院生命科学研究科統合生命科学専攻 / (主査)教授 上村 匡, 教授 米原 伸, 教授 見学 美根子 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Philosophy in Life Sciences / Kyoto University / DFAM

京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(生命科学) / 甲第19207号 / 生博第340号 / 新制||生||45(附属図書館) / 32199 / 京都大学大学院生命科学研究科統合生命科学専攻 / (主査)教授 見学 美根子, 教授 上村 匡, 教授 根岸 学 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Philosophy in Life Sciences / Kyoto University / DFAM

京都大学 / 0048 / 新制・論文博士 / 博士(農学) / 乙第12985号 / 論農博第2825号 / 新制||農||1038(附属図書館) / 学位論文||H28||N4960(農学部図書室) / 32455 / 京都大学大学院農学研究科林学専攻 / (主査)教授 谷 誠, 教授 北山 兼弘, 教授 舟川 晋也 / 学位規則第4条第2項該当 / Doctor of Agricultural Science / Kyoto University / DFAM

Green open access: Authors can share their research in a variety of different ways and Elsevier has a number of green open access options available. We recommend authors see our green open access page for further information (http://elsevier.com/greenopenaccess). Authors can also self-archive their manuscripts immediately and enable public access from their institution's repository after an embargo period. This is the version that has been accepted for publication and which typically includes author-incorporated changes suggested during submission, peer review and in editor-author communications. Embargo period: For subscription articles, an appropriate amount of time is needed for journals to deliver value to subscribing customers before an article becomes freely available to the public. This is the embargo period and it begins from the date the article is formally published online in its final and fully citable form. This journal has an embargo period of 12 months. 詳細は以下のアドレスを参照https://www.elsevier.com/journals/immunology-letters/0165-2478?generatepdf=true / 京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(生命科学) / 甲第19870号 / 生博第351号 / 新制||生||46(附属図書館) / 32906 / 京都大学大学院生命科学研究科高次生命科学専攻 / (主査)教授 稲葉 ｶﾖ, 教授 米原 伸, 教授 杉田 昌彦 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Philosophy in Life Sciences / Kyoto University / DFAM

京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(生命科学) / 甲第20520号 / 生博第362号 / 新制||生||48(附属図書館) / 京都大学大学院生命科学研究科統合生命科学専攻 / (主査)教授 上村 匡, 教授 見学 美根子, 教授 影山 龍一郎 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Philosophy in Life Sciences / Kyoto University / DFAM