統計學或其他科學，在事前情報如事前機率分佈能預先知悉下，以貝氏方法加以分析。輒可獲得較為圓滿的結論。新近許多學者對它特感興趣，是故此法最近幾年中，在理論與實際應用方面均獲有迅速的發展。鑑於貝氏法於抽樣推算上，以往鮮有學者作有系統的闡述，爰特試撰「簡單逢機抽樣之貝氏推算」一文，期能對其理論加以說明，並望能藉此以推廣我國的統計分析工作。 本文共分四章。第一章緒論，除說明貝氏法近年廣被研究的範疇外，並介紹貝氏事後機率定理。事前及事後機率密度與應用貝氏方法時一般常用的損失函數，俾作以後各章分析之基礎。第二章闡述貝氏推算，首先介紹貝氏直接推算法，繼再敘述貝氏比率推算法，文中引述了許多定理及實例，期以深入淺出的方式，對貝氏推算作有系統的說明。第三章將貝氏推算與傳統的推算互作比較，比較的方式除文辭與數理併述外，並且引述理論與應用之證明。最後一章對貝氏推算加以檢討，同時指出貝氏法欲加以推廣應用所需解決的問題。 撰者才疏學淺，舛誤之處，敬祈指正，無任感禱。

以往利用貝氏方法估計卜瓦松均數，為了計算的可行性，大多用伽碼分配（卜瓦松的共軛分配）當成均數的先驗分配，且先驗分配以經驗貝氏法來估計（母數經驗貝氏法），然而在卜瓦松均數背離伽碼分配的狀況下，估計效果並不佳。Laird (1978)提出無母數最大概似先驗分配估計法，提供卜瓦松均數之先驗分配另一選擇。當均數不具伽碼分配而集中在某些值時，此法有很好的估計效果;但在均數分散（變異數大）的狀況下，估計效果並不理想。由於在大多數的情況下，我們無法確定均數分配的型式，因此無從判定用何種估計方法較為妥當。本文首先嘗試用Escobar (1994)所提出的Dirichlet過程估計法來估計卜瓦松均數，並由模擬結果得知，不論均數之型態為伽碼分配或少數幾個值的離散分配，Dirichlet過程估計法的效果總是介於無母數最大概似估計法及母數經驗貝氏法之間，並趨向其中較好的估計法。 / In the past, when using the Bayesian method to estimate Poisson means, we used to choose conjugate prior distribution for computational simplicity, and we also empirically estimated the prior of the means Gamma distribution (PEB). However, if the true distribution of the means departs from Gamma distribution, PEB method is not very efficient. Laird (1978) estimated the prior distribution by nonparametric maximum likelihood (NPML), which provided another choice of the prior distribution. When the means are clustered in few values instead of having Gamma distribution, NPML method is very efficient, but when the means are very disperse, the method is not efficient. Because, most of the time, we do not know the true distribution of the means, it is hard to decide whether to use PEB or NPML method. This research first try to estimate Poisson means by Dirichlet Process (DP) method which is developed by Escobar (1994). According to our simulation study, whether the distribution of the means is Gamma distribution or discrete distribution having few values, DP method is as good as PEB method when PEB method is better than NPML method, and it is as good as NPML method when NPML method is better.

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。

對於處理部份區分或是失去部分訊息資料的類別抽樣的問題，在許多領域裡皆有許多的應用。貝氏方法雖可處理這類問題，但是貝氏方法對這類問題的計算相當耗時，因此對於這種問題的後驗估計，Jiang (1995) 及 Jiang and Dickey (2005) 提出quasi-Bayes方法，Jiang and Ko (2004)利用Gibbs sampler來近似(approximate)這些後驗估計值。但是這兩種近似方法的優劣，因為貝氏方法計算上的困難，一直沒有任何文章作這方面的比較，本文突破計算上的某些限制，在小樣本時，對這兩種近似方法的近似度(相對於真正的貝氏值)作比較，進一步探討使用兩種比較方法的優劣。

本論文的目的是希望透過貝氏模型的建構,以瞭解疾病在空間上的分佈狀態。我們先討論Poisson-Gamma模式(PG)、本質的常態條件自我相關模式(ICAR)、適當的常態條件自我相關模式(PCAR)等三種模式的貝氏架構,以期適切地描述出空間中的疾病發生率並據以繪製疾病地圖。接著,再介紹貝氏因子(Bayes Factor)以對這三種模式進行模式選取。本論文並以結核病資料進行實證分析,就各年齡層分別計算三種模式間的貝氏因子,以選出各年齡層的最適模式,並對該模式估計出的相對風險率繪製疾病地圖, 結果顯示各年齡層的最適空間模式不儘相同。 由於群聚(clustering)現象亦為疾病空間統計之研究焦點,我們也介紹了群及間斷處的貝氏偵測法(BDCD),該方法是以可反轉跳動的蒙地卡羅馬可夫鏈(RJMCMC)為基礎。實證結果顯示相對風險率較高的地區多屬山地鄉等醫療環境較落後的偏遠地區,且39歲以下的年齡層支持PCAR模式,39歲以上的年齡層支持PG模式,也就是說青壯年的結核病空間分佈與鄰區間的距離、人數有著明顯的關係,至於中老年人的結核病空間分佈則是彼此獨立不相關的。

對於使用貝氏法來處理部份區分(partially-classified)或是失去部分訊息資料的類別抽樣(categorical sampling with censored data)，大多建立在「誠實回答」(truthful reporting)以及「無價值性失去部分訊息」(non-informative censoring)的前提下。Jiang(1995)及Jiang and Dickey(2006)取消以上兩個限制，提出貝氏解並利用準貝氏法(quasi-Bayes)來求近似解，而Jiang and Ko(2004)也利用吉氏取樣器(Gibbs sampler)來近似這類問題的貝氏解。本文首先嘗試利用Kuroda, Geng and Niki(2001)所提的“平均變異數和(average variance sum)”估計法 來應用到我們問題的貝氏解。在小樣本時，數值上我們可求得貝氏解，因此本文另一個重點為在小樣本時比較以上三種方法估計值的準確性，並考慮先驗參數(prior)的選取對估計的影響。 本文更進一步證明若選取到某種特殊的先驗參數時，利用“平均變異數和”的方法所計算出來的結果會和 準貝氏法的估計結果相同，而且皆等於用貝氏法計算出的結果。

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貝里斯的觀光事業與經濟發展

近來許多學者指出股票市場不如效率市場假說所述，反而存在低風險異常報酬之現象，而Frazzini and Pedersen (2014)提出貝他套利交易策略，藉由該策略可增加獲取之超額報酬。故本研究將探討低風險異常報酬是否仍存於近年的美國股票市場，另外，亦將加入投資人情緒及流動性指標，研究其是否能改良貝他套利交易策略。實證結果顯示，低風險異常報酬仍然存在於美國股票市場，且執行貝他套利交易策略可增加所獲取之超額報酬。此外，於該策略加入成交量變動率及成交量，分別作為情緒及流動性指標後，發現兩種方式皆能改良貝他套利交易策略之獲利，其中又以加入流動性指標能獲取較多報酬，然而上述兩種策略於2007年至2008年金融危機時，皆無法有效提高貝他套利交易策略的獲利。

黎巴嫩孱弱的社會體質在無力消　於發展過程中所迸發的一連串危機下， 終在一九七五年釀成全面的內戰，其混沌險惡之勢全面肢解國家機器，生 民賤如螻蟻；也為飽受歷史巨擔磨難的中東地區，再上一層重枷，成為關 切中東事務者的研究課題。本研究論文即透過黎巴嫩的社會層面，地區關 係及國際關係的三大主軸去構築內戰的圖像。 @有鑑於政治情勢的變化乃 為導引社會興衰的主流，而歷史又為政治之母；所以本文擷取黎巴嫩史上 對其今日社會性格塑造有決定性影響的諸變點及所推演的事件作一說明來 作為本研究的基點。歷史遺續沉澱堆積在各個社會權力中心，其運作生態 已無法自外於非理性教派情結及偏狹地域家族、意識的感染，七０年代巴 勒斯坦問題在上述情境下被激化，其殺傷力足以割斷維繫社會體系的紐帶 。 黎國內戰不單純是本土化的戰爭，更是區域性、國際化的內戰。敘 利亞、以色列、伊朗以及伊拉克等地區強權的涉入，將內戰推向地區權力 鬥爭的深淵；美國為推動中東政策，儘管在行政部門仍有爭議下，也出兵 黎國。探討各外來行為者的涉入動因、參與過程、施展外交工具的手段及 與黎國民兵派系的互動都是本論文寫作的核心。唯有如此，才能真實體察 戰事的脈動，釐清錯綜複雜的表象，並有助對於如何重建黎巴嫩社會及推 展中東和平的議題上，提供一條全方位思考途徑。 @ 在結論中，將根 據整個研究心得，對黎巴嫩社會提出一兼具階段性 及跟本長久之計的方 案，以廓清內戰的亂源，重塑和平。