迴歸分析是一統計工具，用來表示兩個或兩個以上變數間的關係，從一群變數可以測 某一變數所需要的資料；因此，在實際問題方面，預測工作非常重要，必須找到“好 ”的模型來代表所搜集資料間隱涵的關係，使預測偏差降至最低，以減少決策的風險 。 在所搜集到的資料中常包含一些具有影響的資料，可能會對迴歸模型的配適有強烈的 影響而導致嚴重歪曲的效果，因此，須對這些具有影響的資料做謹慎地研究處理，並 決定它們是否應保留或是自資料中刪除。 在以往的文獻中，大部分皆針對計算較容易的單一影響資料的辨認，但是此研究無法 探測出具有聯合影響的資料組；因為在這個資料組中單一的資料不可能對迴歸模型的 配適影響不大，但是他們一結合起來，彼此的交互作用能產生聯合影響，進而影響迴 歸模型配適的效果。在上述的情況下，迴歸模型中影響資料組的探測是特別值得重視 的。 本文基於此種需要，期能研究“最具有”影響之資料組的選取，因此針對１９８４年 由gray與ling所提以Ｋ聚類法（Ｋ─clustering）以辨認迴歸模型具有影響之資料組 加以研究。本篇論文主要在探討以Ｋ聚類法中的一特殊情況一一單一連鎖法（SINGLE LINKAGE METHOD ）的演算及圖形來辨認迴歸模型中具有影響資料組的候選者，然後 利用兩種影響測度量ＤI 與ＲI 評估候選者的聯合影響水準；最後，再根據聚類分析 中的停止法則（STOPPINF RULE ）Je（２）╱Je（１）選取最具有影響的資料組。

在機率論中，由於考慮因素的增加，因此往往有條件分配函數的存在（例如：身高 、年齡、體重等關係），我們假定當X=X 時 Y=Y(X) 之條件分配函數為H(y│x) 令 M(X)=E(y│x=x)=（ ∞ y dH(y│x) ，此時我們常稱M(x)為Y 在X 上之迴歸函 ）－∞ 數。 在一般迴歸分析常假設M(x)=β□＋β□ｘ 然後利用觀測值(ｘ□，ｙ□)，(ｘ□ ，ｙ□)，………，(ｘn ，ｙn )…… ，去推定β□及β□，例如最小平方法 ( ｎ Least Square) 就是以能使 Ｚ 〔Ｎi－（ｂo ＋ｂ1 ｘi）〕□為最小值時去推定 i＝1 β□及β□，並可進而推定M(x)之值。 為了不限制M(X)為X 之淺性函數，現在我們以另一觀點去探討迴歸問題，假設α為 任意洽定之實數且M(X)=α 有唯一之解ｘ＝θ，我們希望M(X)或Y(X)在滿足某些條 件下，能夠得到一隨機變數序列｛ｘn ｝，使得不管Ｘn 滿足何種分配函數，均能 有Ｘn 逼近到θ（雖然θ之值有時我們不容易求到）。 Robbins 與Monro 首先提出Y(X)受到限制時，關係式ｘn ＋１＝ｘn ＋ａn (ａ－ ｙn ) (３ａn )為一正數序列）可使ｘn 趨近於上式之根θ而Wolfouitz 與Kiefer ，將其擴展並討論在M(X)為極大時隨機逼近序列｛ｘn ｝之逼近情形，著者在文中 將改變其條件以討論其另一種逼近情形。 最後，我們討論多變量的逼近法則，即ｋ個隨機變數｛ｙ□｝，………，｛ｙk ｝ 分別為隨機變數ｘ□，……，ｘn 之函數，則在文中我們希望能尋出一個法則，利 用向量內積的方法，可同時逼近多個條件期望值Ｍ(i)（ｘ□，……，ｘn ）＝α1 之解，文中並同時討論Ｍ(i)（ｘ□，……，ｘn ） 為極大之情形。

本研究共計一冊，約六、七萬字，共分十章三十節，其內容如下： 第一章 係介紹研究本文的動機、目的、以及研究的方法、限制、並敘及全文之綱要 。 第二章 係介紹相關之意義，求出其公式，並討論相關係數信賴度之檢定。 第三章 係介紹各種迴歸分析方法的理論及其求法，並對有抽樣誤差的情況作各種討 論。 第五、六、七、八、九章 係分別討論迴歸分析應用於成本習性、聯合成本分攤、預 算、損益平衡分析、及差異分析的過程，並對其結果加以討論。 第十章 結語，係對此方法使用之限制及如何在成本會計上作整體之應用加以敘述， 同時就本論文應用結果予以彙總說明。

當反應變數是二元（binary）時，邏輯斯迴歸（logistic regression）可幫助我們建立解釋變數與反應變數間的關係。然而，一般在進行邏輯斯迴歸分析時，總是假設樣本資料是由簡單隨機抽樣（simple random sampling）所取得，亦即所有的樣本皆具有相同的抽樣權重（sampling weights）。不過，在實務上，許多的大型抽樣調查都是採用複雜抽樣方法（complex sampling method）來抽取樣本。例如：採用多階段抽樣（multistage sampling）結合分層抽樣（stratified sampling）或是群集抽樣（cluster sampling）的方式來進行抽樣。由於樣本不再是以簡單隨機抽樣所取得，因此，統計分析的方式可分為兩類：一類乃設計導向（design-based）;另一類則為模式導向（model-based）。其中，若將抽樣調查的抽樣設計方式以及樣本的代表性與統計模式的估計或檢定等推論過程相結合，則其屬於設計導向之方式。反之，若忽略這些因素，則相當於視調查資料來自於簡單隨機樣本，仍遵循一般的程序進行分析，則稱之為模式導向。本論文旨在探討如何以設計導向的方法，進行複雜抽樣方法所取得樣本資料的邏輯斯迴歸分析。

論文摘要 所得稅為政府的一項重要經常性收入，也是眾多公共支出的來源，行政部門每年編製預算書時，均須作審慎合理的估測，以符精確表達之要求。準此，本文研究目的有二：第一，預估所得稅稅收之合理收入數。第二個目的，如何分配予各區國稅局，以落實預算之執行及績效之考核。 在運用單一ARIMA，以稅收實徵數之月資料來預測綜合所得稅及營利事業所得稅之稅收，其有效模式分別為(1,0,1)及(1,1,1)，值得參考運用。在迴歸模式上面，綜合所得稅稅收預測與國民所得之解釋變數有正向關係，惟經檢定殘差有自我相關之現象，因此將之修正以AR(1) 誤差來作預測迴歸式，相較所編列預算數，修正後迴歸式較精確;營利事業所得稅之稅收預測，經逐步迴歸結果，與國內生產毛額之解釋變數有正向關係，而以變數取log之迴歸式有較佳之效果。 就管理層面而言，稅收預算之執行須配合事後績效評估與考核，惟先決條件須稅收預算數合理分配予五區國稅局。經實證分析結果，以國民所得與國內生產毛額之解釋變數來估計其綜合所得稅及營利事業所得稅之預算數，不論在全國所得稅稅收或分五區估計上，其差異性不大，且相當合理可信，值得各稽徵單位分配稅收預算數之參考。

根據2001年台灣國際觀光旅舘資料，本研究首先利用資料包絡分析方法評估個別國際觀光旅舘之經營績效；然後，以複迴歸模型評估國際觀光旅舘經營績效差異之原因。由經營效率評估結果發現：(一)在不同投入、產出組合下，台灣國際觀光旅舘之整體技術效率平均值介於79.02 %與89.41 %之間，亦即台灣國際觀光旅舘在投入資源運用上仍存有改善的空間；同時在產出不變的情況下，平均可節省10.59 %-20.98 %之資源使用量；(二)規模效率平均值近乎於1，顯示：造成技術無效率之主要原因在於資源浪費。複迴歸模型實證結果顯示：(一)技術效率與獲利率具正向關係，意指技術效率愈高者，更能有效運用投入要素，以降低成本，獲得較高之利潤；(二)總營業收入與獲利率具負向關係，意謂市場競爭壓力，將促使國際觀光旅舘，改善其本身獲利能力，以存活於市場；(三)業務集中度與獲利率具負向關係，意即國際觀光旅舘將業務分散於客房部門及餐飲部門，以多樣化經營。因此，可提升國際觀光旅舘獲利能力；(四) 加入國際觀光旅舘連鎖集團，一方面可分享其國際商譽與管理風險，另一方面則為符合加入標準，而使得經營成本上升。因此，需視產出變數之選擇而定；(五)新加入國際觀光旅舘之獲利率，低於既有之國際觀光旅舘。因此，新加入國際觀光旅舘，需經過一段時間的調整，才能逐漸改善其獲利能力；(六)位於台北市之國際觀光旅舘，因係外國觀光旅客、商務必經之地，故需求較高，使得進入該市場之國際觀光旅舘，獲利能力較高。

隨著台灣的民主化，幾乎年年舉辦的大小型選舉活動，不只是成為民眾日常生活中的一部份，更成為了一個在台灣政治學研究領域中逐漸重要的議題。 在選舉與投票行為研究中，學者關注的焦點有兩個大方向，一是對於選舉投票行為的描述與解釋，另一是對於投票結果的預測。前者關注的焦點是對於選民投票行為理論的建構，而後者則是關係到選民投票行為理論的經驗實證問題，因為選舉投票行為的研究吸引人之處，即在於隨著選舉結果的揭曉，理論與模型的效力馬上可以獲得校驗，無須爭論贅言。選舉投票行為理論與選舉預測兩者可說是互為因果的，一方面理論提供了預測的基礎與方向，而預測模型則提供理論修正的數據依據。 本論文係以台灣1996年以來的三次總統大選作為研究的主題，在論文的研究中，嘗試的是就結構的、心理的及理性的三個類屬，對於選民投票選擇影響的因果動力關係(causal mechanism)檢視，初步發現結構類屬的自變項是屬於長期的影響因素，最早影響選民投票，在心理的及理性的因素沒有存在（或不被凸顯）下才會具有決定性顯著作用。理性的與心理的則是選舉中較明顯關鍵可測的影響最終投票選擇的因素，然而，心理的與理性的二者間的互為因果關係(reciprocal causation)，仍需要進一步再釐清。 此外，在研究中發現論文的假設獲得一定程度的資料結果支持，同時確定政黨、候選人、選民自身背景仍是台灣總統大選的主要影響關鍵因素。從研究結果可以清楚觀察到，1996年可說是「候選人決定型選舉」，選民對於候選人的評價幾乎就決定了結果；2004年可說是「政黨決定型」選舉，在藍綠對決氛圍下，單憑政黨相關評價幾可斷論結果；而2000年則可說是從候選人到政黨的「過渡型選舉」，藍綠政黨評價決定投扁呂與否，而對李登輝評價觀感則決定了是否支持連戰或宋楚瑜。而媒體的角色，則可以從選民對於政治興趣高（媒體政治新聞關心時間）者，有較低機會去支持泛綠候選人可以看出端倪。

近年來，由於雙卡風暴的襲捲，卡奴的問題愈趨嚴重，又適逢新巴塞爾資本協定於民國95年底正式實施，為因應此趨勢，本研究將以國內某銀行為研究對象，透過資料採礦流程，針對該銀行之進件徵審資料建構一套符合自身銀行客戶特性的信用卡評分模型。 本研究分別利用羅吉斯迴歸、類神經網路、決策樹三種方法建立模型，並比較三種方法的預測能力及有效性，結果發現羅吉斯迴歸模型預測能力及有效性皆較其他兩者為佳，因此以羅吉斯迴歸方法所建立的模型為本研究最終模型。接下來便針對該模型，利用K-S 檢定、吉尼係數和ROC曲線進行模型評估，以評估模型的有效性，最後，更進一步依照該模型所預測之違約機率，建立信用評分等級，同時檢視各等級內客戶之特性。

生技產業乃高複雜、高風險及高獲利性產業，大部分生技公司目前皆尚處於虧損階段。因此就創投觀點來看，如何避免投資到有可能泡沫化之生技公司，皆需仰賴一套良好之評價模式。 基於本研究是以創投觀點看待投資性，且目標產業是生技產業，本研究建議投資人應該選擇製藥次產業切入投資，並以財務構面作為主決策構面，同時輔以本研究所提出之定量評價因子（銷售成長率、邊際利潤率、盈餘成長率、再投資率、WACC、ROIC）及定性評價因子（研發人員人數、碩博士比例、研發費用、新產品及新發明件數）作為輔助評價。另外，本研究藉由相關文獻及研究方法之探討，建立並確認目標公司相關的評價模式。 依據此評價模式，並考量數據取得難易度及可類比否，故選擇已上市櫃之公司－台灣東洋及濟生化學為樣本分析公司。實證結果顯示，東洋的合理價值區間為每股8.97~30.83元之間；濟生的合理價值區間為每股4.37~24.74元之間。除用股價淨值比計算出濟生之評估價值較實際股價略高以外，其他皆低於實際股價，故本評價模式具實用性。 / What is a biotech company really worth? The question is often faced by corporation, venture capitals, and investors alike who may be putting their capital at risk in a biotechnology company. Unfortunately, there is no definitive answer to the question; no standardized valuation methodology can be applied universally in order to determine investment value. Additionally, there is no method to isolate any specific scenario or state with a reasonable degree of certainty, valuation of a biotech company appears to be a challengeing endeavour. The objectives of the research are to analyze and investigate the value of biotech company from venture capital perspective. From the assessment of the research, an evaluation model to identify any potential investment opportunities in the biotech industry is considered to be effective.

風水為流傳數千年的中國古老學問，雖然有些人認為風水具有迷信的色彩，但從生活周遭四處可見風水對於人民生活的影響，舉凡選日、取名、占卜及擇地而居等。隨著報章雜誌的發達，風水之學已經流傳到世界各地。另外，由於風水所跨及領域相當廣泛，近年來國內外各學門學者紛紛投入風水的相關研究，其中包含了建築學、人類學、民族學、及社會學等。 然而，關於嫌惡風水對於房價影響的研究一直很少，尤其是嫌惡風水對於不同房價房屋的影響更加鮮少，因此本文採用台灣某民營銀行所提供之西元2002年2月至2007年6月間台灣本島二十一個縣市房屋之實際交易價格為研究範圍，探討嫌惡風水對於房價的影響。由於一般最小平方法迴歸模型只能探究嫌惡風水對房屋價格「平均」的影響，我們引進Koenker and Bassett於1978年所提出的分量迴歸模型，進一步探討嫌惡風水對於房價的影響是否會隨著房屋價位而不同。 本研究主要研究發現包括： （一） 在最小平方法模型中，除了路衝對房價的負影響不顯著異於0外，其餘的嫌惡風水設施都顯著地降低房價；而折價最多的為鄰近棺木店、殯儀館或墳墓，這些喪葬相關設施及場所會使房價平均減少8.26%。 （二） 透過分量迴歸更清楚地顯示，隨著房價的分量增加，鄰近高架橋、廟宇或神壇的房子之折價幅度會顯著地增加；而位居四樓嫌惡風水對房價的影響，並不會隨著房價的而有所差別，亦即不管購屋能力高低的消費者，所有民眾對於位居四樓的厭惡程度相同。