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主成份分析與其他統計分析之比較研究

沈伊藤, SHEN, YI-TENG Unknown Date (has links)
當吾人研究事務之現象時,普通均需將有關聯之變數,予以全部考慮,然而當變數數 目日漸增大時,除非借助其他分析工具,否則分析將產生困難。因此,能否透過變數 轉換關係,產生新的變數,訊息損失最小化情況下,第一章緒言,第二章討論主成份 之基本觀念及其性質。第三章探討類似於主成份分析之因子分析,同時利用主成份概 念求算田子權數解,並探討直交轉軸之特性及其技巧。第四章則探討迴歸分析中,當 自變數之間有共線關係時,利用最小平方法求出迴歸係數,普通均極不穩定。本章將 研究如何利用主成份在迴歸分析之應用,同時利用F值及均方誤差準則討論應取多少 數目之主成份;最後討論主成份在異群變值分析及檢定上之應用。第五章則以一實例 ,分析其結果,作為本文結果。
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應用模糊調查與統計方法於國中數學成就評量之難度分析 / Using fuzzy statistical methods in the difficulty analysis of math assessment in the junior high school

黃文成 Unknown Date (has links)
應用模糊調查與統計方法去瞭解國中數學評量試題在教師與學生間以及學生不同背景(性別、對數學喜歡程度、課後數學練習時間及有無參加數學相關課外活動)對試題難易度的認知差異。結果顯示:在教師與學生之間、性別、學生對數學喜歡程度及課後數學練習時間方面有顯著差異,但是在參加課後數學相關活動方面對於數學科試題的難易度認知並沒有顯著的差異性存在。 / Using fuzzy statistical methods to understand whether the cognitive difficulty scales of the junior high school mathematics assessment questions shows difference between those given by teachers and students, by students with different genders, with different preferences, with different amounts of time spent on math practice after school, with participation or not in various math related seminars. Result demonstrates that significant difference between teachers and students, between students with different genders, between students with different preferences, and between students with different amounts of time spent on math practice after school. However, there is no significant difference between students with participation or not in various math related seminars.
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洗髮精消費者分析與行銷策略規劃

陳靜怡, Jing-Yi Chen Unknown Date (has links)
行銷策略之研擬,必須根據市場資訊;市場資訊之獲得,則必須經過市場調查。市場調查係藉由科學方法蒐集市場資料,並運用統計分析方法,以產生市場資訊。本研究將以洗髮精市場為研究對象,同時運用數種多變量分析方法,探討消費者之行為。然後,從中萃取出市場資訊,進而為洗髮精廠商擬定市場區隔、目標界定、市場定位、產品、定價、通路、廣告等行銷策略。   行銷策略之擬定,國內外之相關文獻多如牛毛,在文獻探討中將萃取部份具代表性之文章進行重點式之說明。在本章中,將著重於消費品之理論基礎,為第3章中之研究假說留下伏筆。此外,並根據各行銷策略之內容及相關變數,開列適當的多變量統計方法,為第3章研究架構之基礎。   在介紹了文獻探討之後,即進入研究方法之說明,包括五個重點。其一,確定研究架構之內容,包括各種行銷策略及對應之研究變數。其二,根據研究架構,建立分析流程,用以說明多變量統計方法之應用。其三,針對各個行銷策略,建立研究假說。其四,說明研究中可能應用到之各種多變量統計方法。其五,說明問卷設計及抽樣設計。   依照研究方法完成問卷設計及抽樣設計之後,即可開始抽樣調查,並就資料進行實證分析。實證分析分為兩個部份,一是資料側像,包括信度效度及樣本結構;另為實證結果,包括所有從樣本資料中所萃取出之資訊。實證分析之結果,是研擬STP與4P等行銷策略之依據。   最後一章為結論與建議,概要整理研究發現、策略涵意、研究貢獻等,並開列研究限制。此外,並於最後一節提出對後續研究方向之建議,供諸位先進參考。 摘 要 一 表 次 二 圖 次 五 第1章 緒論 1.1 研究動機 1 1.2 研究目的 3 1.3 研究範圍 4 1.4 章節結構 5 第2章 文獻探討 2.1 市場區隔理論 6 2.2 目標界定 8 2.3 市場定位 10 2.4 產品策略 12 2.5 訂價策略 13 2.6 通路策略 14 2.7 廣告策略 15 第3章 研究方法 3.1 研究架構 19 3.2 分析流程 27 3.3 研究假說 30 3.4 統計方法 35 3.5 問卷設計 53 3.6 抽樣設計 57 第4章 實證分析 4.1 資料輪廓 59 4.2 市場區隔 63 4.3 目標界定 69 4.4 市場定位 75 4.5 產品策略 87 4.6 定價策略 90 4.7 通路策略 91 4.8 廣告策略 95 第5章 結論與建議 5.1 研究發現 98 5.2 策略涵意 101 5.3 研究貢獻 104 5.4 研究限制 105 5.5 後續研究方向 106 問卷 問卷1 參考文獻 參考1
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上學通勤時間對於學生學習表現之模糊相關分析 / Fuzzy correlation analysis with student's commuting time and academic performance

王恩誠 Unknown Date (has links)
配合十二年國教的上路,教育部近年來廣推社區高中,目的是希望透過社區高中的發展,學生能夠就讀所在地附近的社區高中。其中部分因素是可以漸少通勤時間的浪費,避免因通勤時間過長而影響學生學習力及學習表現。本論文目的是欲了解通勤時間過長對學生的學習是否有影響?影響層面如何?本論文,應用模糊理論的概念,以模糊問卷為工具,調查某高中高一學生,將模糊問卷調查值反模糊化,透過模糊相關係數的方式,探討分析「通勤時間的長短」對於「學生學習狀態及學習表現」的相關,最後,採用無母數檢定「長通勤時間與短通勤時間的學生」在「學習狀態及學習表現」是否有顯著差異。 研究結果:一、通勤時間長短對於學生第一節上課精神、上課專注度及學生成績表現呈低度相關。二、檢定結果,長通勤時間學生與短通勤時間學生在學習專注度、上課精神狀態及學習成績表現並無顯著差異。
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台灣地區成人收看電視綜藝節目之動機與行為研究

張曉琴, Zhang, Xiao-Qin Unknown Date (has links)
第一章 緒論 本章主要包括研究動機與目的、研究架構與定義、文獻探討與研究問 題。 第二章 研究方法 本研究是採問卷調查法,問卷收回後,並以內容分析法將收看電 視綜藝節目之動機加以歸納處理,最後並以SPSS來統計分析所有資料。 第三章 研究結果與分析 依電腦跑出來之結果,解釋、分析台灣地區成人收看電視 綜藝節目的動機和行為。 第四章 結論與建議 本研究之目的,除了欲瞭解台灣地區成人收看電視綜藝節目之 動機與行為,並希望能提供給實務界做為執行與改進之參考。
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模糊資料之軟統計分析及檢定

張建瑋, Chang ,Chien-Wei Unknown Date (has links)
本文將模糊理論的觀念,應用在估計、檢定及時間數列分析上。研究重點包括離散型及連續型模糊樣本的定義與度量,模糊參數的最佳估計,模糊排序方法應用於無母數檢定,模糊相似度的定義、性質,以及如何將其應用於辨識不同時間數列間的落差l期相似程度等。我們首先將常見的模糊資料分為離散型及連續型,並針對不同類型的資料,給定對應的模糊平均數、模糊變異數等模糊參數的概念與一些重要性質。接著我們提出幾種估計方法,針對不同的模糊參數進行最佳估計並提出可行的評判準則。進一步地,我們將模糊排序方法應用於無母數檢定推論。最後我們提出模糊相似度的定義與度量。經由系統性的模擬與分析,我們建立兩時間數列間模糊相似度演算法則。實證分析方面,我們利用提出的方法對台灣的股價加權指數、個股股價進行估計及檢定;同時,針對台灣歷年GDP、民間消費、毛投資間的相似性進行偵測,以驗證我們提出的模糊參數估計、模糊無母數檢定及模糊相似度演算法的效率性與實用性。 / In this paper, we apply fuzzy theory in estimation, nonparametric test, and time series analysis. Our focus is on: How to define and measure the discrete type fuzzy data and continuous one? How to find the optimal estimators for fuzzy parameters? How to apply fuzzy ranking methods in nonparametric test when the data is vague? How to define and find the degree of fuzzy similarity between two time series? First, fuzzy data is classified according to its type, discrete or continuous. Then we give some definitions and properties on fuzzy mean, fuzzy variance for different type of fuzzy data. Next, we proposed some estimating methods and evaluation rules. Moreover we apply fuzzy ranking methods in nonparametric test, such as Sign test, Wilcoxon signed rank test, Wilcoxon rank sum test, and so on. Finally, we suggest the definitions as well as the algorithm for computing the degree of fuzzy similarity between two time series. We also give some simulate and empirical examples to illustrate the techniques and to analyze fuzzy data. Results show that fuzzy statistics with soft computing are more realistic and reasonable for the social science research.
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模 糊 無 母 數 統 計 檢 定 及 其在 高 齡 化 社 會 調 查 之 應 用 / The Fuzzy nonparametric statistical test and its application on the survey of an aging society

趙淑倫 Unknown Date (has links)
在逐漸高齡化的社會中,關注老人的生活議題並加以分析益顯重要。在研究老人問題時,由於研究對象均曾經歷不同的時空背景與人生閱歷,各個體間存在的差異極大;不同族群的老人對其所慣用語彙的理解與表達亦不盡相同。故若利用傳統的統計分析研究結果,強迫人們採用二元邏輯的方式思考與解釋,可能會導致偏差或錯誤的結論。且傳統的統計檢定方法,往往假定取樣的樣本滿足某個分配,因而導致過多的解釋,影響決策品質。 因此,為避免因誤解老人而造成虛耗社會成本,使有限的社會資源得以充分運用,本文於研究老人身心特質與個人期待時,嘗試以模糊理論的軟計算,提出反模糊化轉換。並應用中位數檢定及變異數檢定,建立當統計參數為模糊數或模糊區間時之小樣本無母數模糊統計檢定方法模型。由實證例子分析結果顯示,我們提出的檢定方法,能有效分析模糊樣本的問題,並進而期望能對老人議題的分析和決策有所貢獻,及將此方法運用於其它模糊性議題之研究。 / In a gradually aging society, it is important to pay attention to and then analyze elderly people’s life issues. When a study about elderly people is undertaken, the subjects are very inconsistent given their diverse life experience, and various subgroups of subjects have quite different understanding of and way of expressing a vocabulary. Therefore, analyzing study result with conventional statistical analysis method, which forces thinking in a binary logic way, may lead to biased or erroneous conclusion. Furthermore, a conventional statistical test, usually assuming a certain distribution for its samples, may lead to exaggerated explanation, which is detrimental to the quality of a decision. So, in order to avoid the waste of our social cost from misunderstanding of the elderly, and to make the most use of our limited social resource, when we investigated the elderly people’s personal characteristics and expectations, we tried to apply the soft calculation of the fuzzy theory, proposed the counter-fuzzy transformation, and, by using the median test and variance test, established a nonparametric fuzzy statistical model for small-sized samples and for parameters of the fuzzy number or fuzzy interval types. The analyses of real-world examples demonstrated that this method of statistical test can analyze the problems of fuzzy samples, and can hopefully contribute to improved analysis and decision making of the elderly people’s issues, and apply this method on the investigation of other fuzzy social issues. Key words: counter-fuzzy transformation, fuzzy statistical analysis, median test, variance test, aging society.
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以全民健保資料庫探討國人就醫習性 / Using National Health Insurance Database to Explore Taiwan's Residential Population of Medical Care

簡于閔, Chien, Yu-Min Unknown Date (has links)
我國每十年進行一次人口普查,以取得國人經常活動地區的資訊,作為中央及地方政府政策規劃的參考。然而,十年一次的人口普查無法即時反映各地區人口特質及其活動,隨著普查完訪率逐年下降、個人資料保護法意識抬頭等趨勢,普查的涵蓋率及其資料品質愈加受到質疑,近年各國思考以其他資料蒐集方式取代傳統普查。我國實施全民健康保險制度已逾20年,民眾納保率超過99%,因此本文以全民健保資料庫為研究素材,透過個人就醫行為探討國人經常活動地區,透過剖析各種疾病的就醫行為,可作為政府評估醫療資源規劃的參考。 本文以全民健保資料庫為依據,探討我國國民選擇醫療地點的特性,作為經常活動地區(或是常住地)的輔助參考。過去研究大多利用上呼吸道感染(俗稱感冒)作為估計常住地的依據,但每年平均只有接近70%國人會因感冒而就醫,其中青壯年、老年人因感冒而就醫的比例明顯較低,以此作為常住地的估計基礎恐有涵蓋率不足之虞。本文依據健保資料庫中的2005年百萬人抽樣檔,包括就醫門診處方及治療明細檔(CD)、承保資料檔(ID)等資料,比較數種常住地判斷的參考準則(包括感冒就醫),分析各方法所觀察到資料的特性及限制,評估以這些準則作為判斷常住地的可行性。 結論:本文提出除了感冒就醫之外的三種常住地推估準則,分別為:因為感冒或是消化就醫、單次健保補助金額較低、基層院所就醫。以樣本涵蓋率量而言,三種準則都能改善感冒就醫涵蓋率的不足,其中以單次金額與基層院所就醫的樣本數增加最多。另外,如果與所有門診資料、普查資料的人口資料比較,發現單次金額與基層院所就醫推估的人口年齡結構最為接近,但單次金額的縣市(地區)結構與普查資料的差異較大。 限制:受限於青壯年人口就醫率較低,本文提出的幾種常住地判斷準則在20歲至44歲的涵蓋率仍然偏低,建議未來研究可經由權數調整修正樣本的年齡等人口結構及比例,或是仰賴就醫以外的紀錄推估,但須考量資料串連及品質等問題。 / Many countries conduct population census every 10 years to acquire the information of population structure and its trend, but the information is not likely to updated since the 10-years period is usually too long. Moreover, the low response rate of questionnaire and the enforcement of Personal Information Protection Act further jeopardize the population census and many question its data quality. Thus, quite a lot of countries are seeking alternatives for collecting the information of de jure population, replacing the regular population census. In this study, we explore the possibility of using the data from National Health Insurance (NHI) Research Database for acquiring the information of de jure population in Taiwan. Taiwan started the NHI in 1995 and more than 99% of Taiwan population are covered. Since the medical accessibility created by the NHI, Taiwan’s people tend to visit medical institutions near to where they live, when they have minor diseases. Past studies showed that the upper respiratory tract infection (or cold) is a popular choice of minor diseases. We will evaluate if the cold is a good candidate and propose alternative criteria for the definition of minor diseases. We found that the proportion of populations with upper respiratory tract infection is about 70% and it is age dependent, with the elderly the lowest. On contrary, the records of smaller amounts and the records of physician clinics (or general practice clinics) can cover more than 90% population, much better than the records of upper respiratory tract infection. The records of digestive system diseases and upper respiratory tract infection can also increase the coverage of elderly population. We recommend using the medical records of smaller amounts to acquire the de jure population.
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大額捐款者捐款行為之研究-媒體新聞報導的內容分析

楊永方 Unknown Date (has links)
大額捐款對非營利組織而言,是一個極為重要的財源,能使募款迅速達成目標。因此,了解大額捐款者的捐款行為,是一項非常重要的課題。 本研究從捐款者的觀點出發,研究大額捐款者之捐款行為。從4,787則純新聞報導中,以單次捐款金額在百萬元以上的大額捐款事件為研究對象,期能找出大額捐款者的特性與大額捐款行為的關聯性,提供非營利組織募款建議及策略參考。 本研究發現如下: 一、 個人的大額捐款,其資金來源以「自有資金」為主,主要用途為「教育」,且有五成會捐給「有業緣關係」的受贈組織,以「校友」比例最高。 二、 組織的大額捐款,主要捐給「有地緣關係」、「有業緣關係」的「政府組織」。 三、 企業的大額捐款金額平均約為新台幣4,148.19萬元,高於非營利組織(NPO)的新台幣845.39萬元。 四、 來源為自有資金的大額捐款金額平均約為新台幣2,549.89萬元,高於來源為募款轉贈者的新台幣984.39萬元。 五、 沒有地緣關係的大額捐款金額平均約為新台幣3,352.90萬元,高於有地緣關係的新台幣1,389.40萬元。 六、 資源愈多的地區享受的捐款愈多,台灣社會資源分佈不均的情況顯而易見。 七、 大額捐款用途都十分明確,顯示大額捐款人對捐款用途的期待是影響捐款行為的重要關鍵因素。 本研究建議如下: 一、 建議非營利組織應採取「捐款人導向」的行銷策略,瞭解大額捐款人的心理需求與行為習慣,並提供目標明確的方案與內容,使捐款人了解捐款的用途、支用方式與辦理績效,以增加募款金額及再度捐款的機率。 二、 建議非營利組應以相同地區者為主要募款對象。尤其以區域性募款標的或內容撰寫計畫書或提供方案內容,應較容易募款成功。 三、 建議非營利組織可以向依法認罪換取緩刑的大額捐款,以及公益彩券得主的大額捐款提出募款方案,將有助於非營利組織定期大額捐款來源。 四、 建議大額捐款人及政府應正視捐款資源過度集中的問題,可透過聯合勸募方式平衡城鄉差距。
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有關對調適與演化機制的再審思-在財務時間序列資料中應用的統計分析 / Rethinking the Appeal of Adaptation and Evolution: Statistical Analysis of Empirical Study in the Financial Time Series

林維垣 Unknown Date (has links)
本研究的主要目的是希望喚起國內、外學者對演化科學在經濟學上的重視,結合電腦、生物科技、心理學與數學於經濟學中,希望對傳統經濟學上因簡化假設而無法克服的實際經濟問題,可以利用電腦模擬技術獲得解決,並獲取新知與技能。 本研究共有六章,第一章為緒論,敘述緣由與研究動機。第二章介紹傳統經濟學的缺失,再以資料掘取知識及智慧系統建構金融市場。第三章則介紹各種不同人工智慧的方法以模擬金融市場的投資策略。第四章建立無結構性變遷時間序列模型--交易策略電腦模擬分析,僅以遺傳演算法模擬金融市場的投資策略,分別由投資組合、交易成本、調適性、演化、與統計的觀點對策略作績效評分析。第五章則建立簡單的結構性變遷模型,分別由調適性與統計的觀點,採取遺傳演算法再對投資策略進行有效性評估分析。第六章則利用資料掘取知識與智慧系統結合計量經濟學的方法,建構遺傳演算法發展投資策略的步驟,以台灣股票市場的資料進行實証研究,分別就投資策略、交易成本、調適性與演化的觀點作分析。最後一章則為結論。 未來研究的方向有: 1. 其他各種不同人工智慧的方法的比較分析,如人工神經網路、遺傳規劃法等進行績效的交叉比較分析。 2. 利用分類系統(Classifier System)與模糊邏輯的方法,改善標準遺傳演算法對策略編碼的效率,並建構各種不同的複雜策略以符合真實世界的決策過程。 3. 建構其他人工時間資料的模擬比較分析,例如ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)模型、Threshold 模型、 確定性(Deterministic) 模型等其他時間序列模型與更複雜的結構性變遷模型。 4. 進一步研究遺傳演算法所使用的完整資訊(例如,各種不同指標的選取)。 5. 本研究係採用非即時分析系統(Offline System),進一步研究即時分析系統 (Online Sysetem)在實務上是有必要的。 / Historically, the study of economics has been advanced by a combination of empirical observation and theoretic development. The analysis of mathematical equilibrium in theoretical economic models has been the predominant mode of progress in recent decades. Such models provide powerful insights into economic processes, but usually make restrictive assumptions and appear to be over simplifications of complex economic system. However, the advent of cheap computing power and new intelligent technologies makes it possible to delve further into some of the complexities inherent in the real economy. It is now feasible to create a rudimentary form of “artificial economic life”. First, we build the framework of artificial stock markets by using data mining and intelligent system. Second, in order to analyze competition among buyers and sellers in the artificial market, we introduce various methods of artificial intelligence to design trading rules, and investigate how machine-learning techniques might be applied to search the optimal investment strategy. Third, we create a miniature economic laboratory to build the artificial stock market by genetic algorithms to analyze investment strategies, by using real and artificial data, which consider both structural change and nonstructural change cases. Finally, we use statistical analysis to examine the performance of the portfolio strategies generated by genetic algorithms.

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