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1	加油站人員配置問題之研究林文斌, Lin, Wen-Bin Unknown Date (has links) 本研究以大台北地區所屬的五十個加油站為研究母體，利用簡單隨機抽樣，抽取其中的二十五個站為觀測紀錄之樣本站，紀錄其車次到達，加油方式、加油量、付款方式等資料，並以卡方及克斯檢定決定各變數之機率分配型態，作為等候線模擬之投入變數。而後就模擬結果做迴歸及變異數分析，以決定在各種不同的人力配置，設備布置，車次，加油方式、油量、付款方式下的加油效率。據此求得加油站人力配置之一般化模式，以作為加油站人力配置之參考。大台北地區加油站人員配置簡單隨機抽樣加油效率等候線模擬企業管理管理 BUSINESS-ADMINISTRATION MANAGEMENT
2	個案無反應資料之各種加權方法分析比較 / Weighting Adjustments for Unit Nonresponse 劉淑芳, Liou, Shue-Fang Unknown Date (has links) 在本論文中，根據所建立的100,000筆模擬資料作為抽樣的母體，利用簡單隨機抽樣法（simple random sampling；SRS）從此模擬的資料中共抽出1068筆成功樣本，分別考慮了當個案訪問失敗（unit nonresponse）情形發生時是『隨機性』及『非隨機性』兩種情況下比較(1)事後分層加權（poststratification approach）；(2)多個變數反覆加權（raking or raking ratio）；及(3)估計成功率加權等三種加權方法之效果如何。當訪問失敗具完全隨機性的情況之下所抽出之樣本，由於原始樣本的代表性過於『完美』，即使是經過事後分層加權或是raking加權後，均無顯著的效果。因此，對於樣本的改善程度實在是微不足道！而在訪問失敗是非隨機性的情況時，事後分層加權對於變數間具較強相關性時，則具有較佳的加權效果；raking加權方式的加權效果普遍上均不錯的表現，值得廣泛地採用；而估計成功率加權的效果則必須取決於估計準確與否，否則可能由於估計的偏差而導致加權效果不彰。最後，本文亦提供了事後分層加權及raking加權的適用時機及建議，以作為日後從事抽樣調查工作者的參考意見。簡單隨機抽樣法個案訪問失敗事後分層加權多個變數反覆加權 Simple random sampling Unit nonresponse Poststratification weighting Raking

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加油站人員配置問題之研究

個案無反應資料之各種加權方法分析比較 / Weighting Adjustments for Unit Nonresponse