文獻中診斷離群值及有影響力觀察值的方法，以臻完備。本文將從貝氏觀點提出一個新的診斷方法，也就是利用誤差項事後分配的Kullback-Leibler對稱散度來做為診斷離群值及有影響力觀察值的標準。

迴歸分析通常被用來描述兩個或兩個以上變數間的關係，或藉由一群自變數來預測某一應變數的相關資訊。然而，通常我們只知道自變數會對應變數造成影響，至於兩者間真正的函數型態為何，卻不得而知。因此，本文試圖介紹不同型式的殘差圖，諸如：簡單殘差圖(simple residual plot)、加變數解釋圖(added-variable plot)、部份殘差圖（partial residual plot或component-plus-residual plot）、增加部份殘差圖(augmented partial residual plot)，藉由圖形所提供的資訊，希望能更有效率地找出適當的函數關係，將資料作轉換，使線性迴歸模式適用於轉換後的資料。 / The primary goal in a regression analysis is to understand how a response variable depends on one or more predictors, and to predict the value of response variable according to the predictors. However, most of the time, we only know that the predictors will have effect on the response variable, but not the true function of them. Therefore, some different forms of residual plot are considered in the study, including simple residual plot, added-variable plot, partial residual plot (or component-plus-residual plot), and augmented partial residual plot. In view of these residual plots, we can visualize easily the dependence of a response on predictors. Hence, after transforming the data using an appreciate function suggested by the plots, the data can be better fitted.

離群值, 通常是離相同情況下產生之所有觀測值很遠的資料, 其意義可能是資料中的 雜質, 也可能是特別值得研究的特殊現象, 所以離群值可使我們對問題獲得更透徹的 了解, 同時離群值也是診斷資料或模型是否合適的指標。例如資料尺度恰當性, 記錄 上的錯誤, 測量工具的使用不當, 都可能產生離群值, 而模型的合適性及正確性, 也 必須先檢查離群值, 所以離群值的偵測是資料分析中非常重要的工作。 殘差是原始值與配適值之間的差距, 故殘差對於原始資料與模型間的配適情形及資料 是否合於假設, 蘊含了非常重要的資訊, 所以在偵測離群值時殘差分析扮演了重要的 角色。 本文主要在探討非線性模型--羅吉斯模型里殘差分析的研究, 并偵測離群值的方法及 其困難的解決之道。

本論文共一冊，計八萬字，分五章十五節。 本研究主要目的有三：（一）探討國內股票市場是否符合半強強效率市場假設，（二 ）探討股票價格是否正確充分地反映國內油品價格調整之資訊，（三）了解油品價格 調整對各產業股票價格之影響程度。 本研究由台灣石油公司業務處取得（六十六年至七十五年）油品價格調整時期及調整 福度，並由證交資料及經濟日報、工商時報取得各產業（水泥窯製類、食品類、塑膠 化工類、紡織纖維類、機電類、造紙類及營造建材類）的股價指數及股市發行量加權 股價指數。採用市場模式研究，並以D－W檢定,Ｒ2值、t檢定、F檢定、Kolmogorov－ Simirnov D－Statisitic檢定及Tukey之Stem Leaf圖示、Box 圖示來確定模式。再以 殘差分析（包括平均殘差分析及累積平均殘差分析）及異常績效指標分析檢驗證半強 勢效率市場之假設。 本研究結果發現，在油品價格調整日之前有資訊效果，在調整日之後，市場顯現效率 性，總合來說，國內股市符合半強勢效率市場之假設。

國際收支理論的分析，共有三個學派，而晚近發展的貨幣學派，深為一般學者專家的 重視與探討，此學派認為國際收支是一種貨幣現象，國際收支的不均衡即反應於國內 貨幣市場的不均衡，因此國際收支的失衡與調整，必須以貨幣為分析中心。當由於國 際收支斥字而採行貶值政策時，產生直接支出效果，降低國內支出水準，出口增加， 進口減少，外匯增加，短期間國際收支改善，但外匯增加，貨幣供給量亦增加，在貨 幣需求不變的情況下，長期間貨幣市場又恢復均衡，國際收支平衡，貶值政策無效。 台灣過去二十餘年來，常以匯率政策作為調整國際收支的手段，從台灣的經濟發展過 程與各項經濟統計資料分析，台灣外貿依存度高，易受世界經濟變動的衝擊，頗能符 合貨幣派所主張的小型開放經濟模型，因此本文乃從貨幣學派的理論模型來分析匯率 政策的國際收支效果。 全文共分為六章，第一章為緒論，第二章對貨幣派貶值政策效果的分析與主張作一檢 閱，第三章為將各國經濟學者對貶值政策效果的實證。研究加以綜合分析，第四章依 經濟統計資料，分析台灣的經濟背景，第五章從貨幣市場依貨幣分析法的理論觀點， 採直接迴歸法與殘差檢驗法來驗證台灣六十二年二月、六十七年七月及七十年八月三 次匯率政策對台灣國際收支的效果，第六章為結論。

本文主要在於探討如何建立一個適當線性迴歸模型。為充分了解整個模型之建立過程 ，本文實際從事一個案研究，從實際作業過程中，配合理論，敘述線性迴歸模型建立 的方法與步驟。 第一章：敘述迴歸模型之基本假設及研究內容。第二章：先概述所欲研究之個案及有 關資料之取得，並敘述整個模型建立之程序；然後針對此個案研究，討論如何應用變 數變換方法及殘差分析來建立適當的線性模型。同時撰寫殘差分析畫圖法及有關分析 之程式，附於本文附錄中。第三章：討論選擇最佳線性迴歸模型之方法。利用選擇獨 立變數子集計算技巧中之所有可能迴歸法及逐步迴歸法對本個案進行子集選擇，並討 論兩種方法之改進與其他計算技巧之比較。第四章：結論。

本文主旨在研究線性回歸模式中，若殘差之變異數並非一致時，如何作估計？同時如 何檢定母體是否具有不等變異性，其結構如下： 第一章：緒論。 第二章：估計之一般理論。第一節–基本定義。第二節－不偏性。第三節－一致性。 第四節－有效性。 第三章: 估計。第一節－迴歸係數之估計。第二節－殘差變異之估計。 第四章：檢定。第一節–巴萊特檢定。第二節–高、肯氏（GOLDFELD–QUANDT）檢定 。第三節–葛氏（GLEJSER ）檢定。 第五章：結論。

在處理列聯表(Contingency table)資料時，一般我們常用卡方適合度檢定(chi-squared goodess-of-fit test)來判定模式配適的好壞。如果這個檢定是顯著的，則意謂著配適的模式並不恰當，我們則希望進一步探討可能的原因何在。這其中的一個可能原因是資料中存在所謂的離群細格(outlying cell)，這些細格的觀測次數和其他細格的觀測次數呈現某種不一致的現象。 　　在以往的文獻中，離群細格的偵測，通常藉由不同定義的殘差(residual)作為工具，進而衍生出各種不同的偵測方法。只是，這些探討基本上僅局限於二維列聯表的情形，對於高維度的列聯表，並沒有作更進一步的詮釋。Brown (1974)提出一個逐步偵測的方法，可依序找出所有可能的離群細格，直到近似獨立(quasi-independence)的模式假設不再顯著為止。但是我們認為他所引介的這個方法所牽涉的計算程序似乎過於繁複，因此藉由簡化修改計算過程，我們提供了另一種離群細格偵測的方法。依據模擬實驗的結果發現，本文所介紹的方法與Brown的方法作比較只有過之而無不及。此外我們也探討了應用此種方法到三維列聯表的可行性和可能遭遇到的困難。 / Chi-squared goodness-of-fit tests are usually employed to test whether a model fits a contingency table well. When the test is significant, we would then like to identify the sources that cause significance. The existence of outlying cells that contribute heavily to the test statistic may be one of the reasons. 　　Brown (1974) offered a stepwise criteria for detecting outlying cells in two-way con-tingency tables. In attempt to simplify the lengthy calculations that are required in Brown's method, we suggest an alternative procedure in this study. Based on simulation results, we find that the procedure performs reasonably well, it even outperforms Brown's method on several occasions. In addition, some extensions and issues regarding three-way contingency tables are also addressed.

基於累積殘差的廣義線性模型檢查方法，由Su和Wei(1991)所提出。在本次研究中利用蒙地卡羅模擬的方式探討，在各種模型下該檢定方法的成效，當中包含：卜瓦松迴歸模型、羅吉斯迴歸模型及負二項迴歸模型。由於負二項分配相較於卜瓦松分配及二項分配多了一個參數r，其中負二項分配之隨機變數定義為：直到第r次成功之失敗次數。因此，亦探討了在不同參數r下，基於累積殘差的廣義線性模型檢查方法是否有成效上的差異。結果發現，當r較小時，該模型檢查方法，需要較多的樣本數；而當參數r過大時，由於參數r的估計結果與實際值差異過大，便會導致檢定結果成效不佳。另一部分，亦將基於累積殘差的廣義線性模型檢查方法輔以傳統的迴歸模型參數T檢定，使得模型的適合度檢定流程趨於完善。

估價於房地產市場實扮演著一不可或缺的角色，精確的估價不僅可提供消費者正確極充分的購屋資訊，亦為政府擬定政策方針之基礎。由於台灣房地產市場為一不完全市場，消費者在購屋的同時更常因資訊的不健全而遭受不必要之損失，因此精確及流通之估價資訊實為健全台灣房地產市場之首務。 鑑於過去估價技術仍未成熟，所佔之房價常無法令人信服。本研究欲以類神經網路之功能，將其原理應用於房地產估價上，試圖解決過去估價方法本身之缺失，並作為估價人員輔助之工具。本研究主要以倒傳遞及理解倒傳遞類神經網路與特徵價格法進行公證比較分析，並以特徵價理論為基礎，利用類神經網路得出影率房地產價格更具代表性之因素，以做為未來建立房地產估價輔助系統之參考。 為了解不同的資料型態是否會使類神經網路有不同的學習效果，本研究將資料分為四組實驗設計，分別對不同的資料型態進行測試，研究結果顯示類神經網路對於資料型態較為敏感，其中又以理解倒傳遞類神經網路為最，使得其在預測能力上易受異常點或極端值的影響，而有好壞差異較大的情況。即類神經網路之學習效果端視資料是否具代表性而定。