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。

在運用羅吉斯迴歸模式作資料分析時，若是違反了模式的假設，則所做出來的模式都會導致錯誤的統計推論。因此，模式的診斷常常被應用來發掘問題並判斷假設是否合理。本研究是將以往文獻中相關議題的討論做一個有系統的整理，俾便往後的研究者在作羅吉斯迴歸模式診斷時，能有一個可以依循的準則。此外，每種模式診斷的方法皆附上範例及分析過程以供參考。 / When the assumptions of logistic regression analysis are violated, any calculation of a logistic model may lead to invalid statistical inference. Diagnostics are frequently employed to explore problems and determine whether certain assumptions are reasonable. We survey relevant literatures on diagnostics and try to provide a guideline for detecting and correcting violations of logistic regression assumptions.

年來新台幣節節升值，從７４年底的４０：１，快速升值至７６年底的２８．５５： １，而同一時刻，台灣證券交易所之股價發行量加權指數亦開始向上攀升，從７４年 中的六百餘點竄升至７６年中的四千七百餘點的歷史記錄，然後才開始走下坡。影響 股價的因素很多，匯率之變動與經濟活動息息相關，是一項重要的市場因素，因此不 由得令人關切匯率與股價彼此間的關係究竟為何﹖ 從總體經濟的層面而言，匯率是一國重要的經濟指標，匯率的升貶從而影響到一國的 進出口貿易，貨幣供給額及利率，這些因素對於企業之經營均有莫大影響，以致於反 映在股票價格上。但從財務學的觀點言之，多數研究均已證實資本市場之半強式效率 假設，亦即所有已公開的資訊均已反映在股價上，從而研究匯率之變化並無法因此在 資本市場上獲得超額利潤。本研究乃欲藉實證之程序，探討匯率之變動是否能解釋股 價之變動。 利用時間數列迴歸分析，以匯率或匯率之變動量為自變數，而以股價或股價之變動量 為因變數，建立迴歸模式，研究期間長達九年，自民國６８年起至７６年止。研究結 果顯示匯率對股價之當期解釋能力，或次一期及次兩期之解釋能力均很低，變動量之 間的關係亦是如此，表示匯率並不能充分解釋股價之變動，符合資本市場之半強式效 率假設。但由迴歸方程式中的迴歸係數，致性地為負值來看，長期間下匯率貶值（新 台幣升值）會造成股價的上漲，則又與總體經濟的理論若合符節。至於為什麼匯率貶 值會使股價上漲，則牽涉到我國的整體經濟結構，以及上市公司的型態，一般而言， 上市公司為多角化的公司，較能承受匯率貶值的衝擊，而使對公司的淨影響為有利。

在子製程相關下所產生的品質特性資料使Shewhart管制圖無法對各別的製程狀態加以解釋，而選控圖可診斷前後製程的責任歸屬。本文提出有n個子製程時，建立選控圖的方法及在製程上之應用，以追蹤製程變異之發生，明確地劃分出子製程的責任歸屬。文中並以模擬資料和實際例證說明，在相關品質特性的資料中，選控圖的建立及診斷效果。在實務上，若產品是由許多相關的子製程共同製造而成時，對於受到前製程影響的品質特性，即可用選控圖進行管制，以獲得正確的製程狀態訊息，並進一步採取正確的管制行動。

我國股票市場，向以規模太小（截至７７年四月底上市公司僅１４０餘家）而為人詬 病，如：太容易經由大戶的抄作，使散戶套牢而遭受損失，故擴大股票市場規模及增 加機構投資者比重，向為政府努力的目標。 ７２年財政部證卷管理委員會先後制定發佈了「證卷投資信託事業管理規則」及「證 卷投資信託基金管理辦法」期能以增加機構投資方式，避免股市過於投機，又使社會 游資有良孚出路，至７６年底國內共有四家證卷投資信託公司：國際、光華、建弘及 中華。每家公司分別掌管了兩個基金（國內及國外各一）。 本論文以此八個基金為研究對象，研究期間從７２．１０．２９∼７６．１２．２９ ．，以各基金與市場股票指數的週報酬率為比較基礎，先計算各基金的sharpe（１９ ６６），Treynor （１９６５），Jensen（１９６８）的指數，以排名先後，再以 Henriksson（１９８４）及Moses （１９８７）的迴歸模式來探討各基金的擇時效果 （selection and Timing）。 擇時效果乃Fama（１９７２）提出，利用資本市場線（ＳＭＬ）模式來惟算，簡而言 之，選擇效果乃評估基金選股的優勢，而時間效果則衡量基金報酬是否優於市場報酬 。 研究結果sharpe，Treynor 及Jensen指數，各國基金互有優劣，但以光華國外基金略 佳，至於選擇效果各基金皆無明顯表現，而時間效果則僅有光華國外基金略佳，其餘 基金時間效果皆低於市場報酬。 本研究因受限於各基金成立時間不一，且在研究期間並不長久下，所得出的績效排名 ，難免有失偏頗。唯提出基金績效的評估模式，以給欲購買「受益憑證」的投資大眾 ，有個參考！

本論文內容共一冊，約四萬餘言，共分為五章。 第一章：緒論 由於未來至公元二○○○年經濟成長對電力需求的需要，以目前發電能量，可否配合 的評估，即電力長期負載預測，至為重要，故本文擬以統計的預測方法，根據自民國 五十八年一月至七十四年九月各產業別（分二十五類）月份電力售電量及住宅電燈售 電量時間數列資料，以二元變量時間數列模式，預測未來公元二○○○年各產業別用 電需求，並透過學者專家，大用電戶對能源使用替代性，未來產業結構性變化，技術 進步的先驗知識以問卷方式加以分析，以調適純由資料預測結果所無法反應的前述先 驗知識。 第二章：首先探討一元變量（UNIVARIATE）自我迴歸，移動平均整合模式（ARZ MA） 。第一節：（１）自我迴歸模式（AR）的自我相關函數（ACF ），相關函數（PACF） 。（２）移動平均模式（MA）的ACF 及PACF。（３）自我迴歸移動平均（ARMA）的AC F 及PACF。第二節：當隨機時間數列非平穩型如何經由差分（DIFFERENCING）轉換（ TRANSFORMATION），形成一般化的自我迴歸，移動平均整合模式。第三節：說明要設 計一預測體系，便是要建立一統計模式，建立過程是反覆試行的，其中包括利用 ACF 及PACF確認模式，其次用（１）最大概似估計法（MIE ）（２）有條件最少平方法（ ３）無條件最少平方法（４）非線性估計法。估計模式節參數，再其次是模式的偵測 檢查，最後利用此模式預測未來的觀察值。 第三章：轉換函數分析（TRANSFER FUNCTION ANALYSIS）簡介二變量（LIVARIATE ） 隨機過程。 第一節二變量AR（PROCESS ）設定、估計、預測、轉換函數模式的探討。第二節利用 交叉共變異，相關係數函數確認轉換模式，並作估計偵測，第三節：預測方法的介紹 。 第四章：討論台灣地區各產業別未來至公元二○○○年的展望及未來用電需求成長， 第一節各產業別解釋變數（生產指數GDP ），回顧與預測結果分析。第二節各產業別 未來用電需求預測結果分析，和台電所作長期負載預測報告作比較。第三節用電需求 預測文獻回顧。第五章：結論與建議，並附產業預測結果和成長趨勢圖、問卷表。

在緒論裡簡單解釋了本文的研究動機、理由及範圍。接著，在第二章中闡明了最概型 函數的意義，並以方向導數的觀點，引出影響力函數以作為評定穩健性的工具，同時 探討最概型函數的穩健性、漸近性及效率。 第三章是以位置與尺度不變性為要求，考慮如何聯立反覆穩健推算特徵數，以作為多 變量情況的基礎。 第四章的重心，在於利用一個迴歸模式的最概型函數的一般型態來研究其穩健性質， 從而同時控制反應變數與因素空間的異常交互影響。在第五章裡，以模擬分析配合資 料分析方法，來印證本文理論。 我們的結論是：以中央極限定理作漸近分布或資料有異常現象時，本文所考慮的穩健 推算方法，確實比傳統推算方法優良。

本文主要在討論迴歸係數不但隨時間而變動, 並且為一階自我迴歸過程時, 估計工作 之進行及估計式之性質。全文分為五章概述如下: 第一章: 緒論。說明研究動機與目的。 第二章: 在迴歸係數全體皆為時變之下, 估計式之導出及其不偏性, 最小變異性與一 致漸近穩定性。計分五節。 第三章: 在迴歸係數部分為時變之下, 估計式之導出及其不偏性、最小變異性、漸近 穩定性與一致性。計分二節。 第四章: 只有截距為時變之下, 以兩種不同方法分別進行估計, 並加以比較。計分三 節。 第五章: 實例分析並作結倫。

成比例危險迴歸模式常被用於分析存活資料，Weibull模式更是其中惟一兼具加速失敗特性者。本論文將利用兩種分析方法，以研究任意設限及截斷資料的Weibull迴歸模式。第一種方法是利用最大概似估計法求算設限及截斷資料下的參數估計值（MLE），第二種方法則是對左設限及區間設限分別以所在區間之中點代入，稱其為中點估計法，再求算模式中的參數估計值（MDE）。並對此兩種估計方法進行比較。模擬結果顯示，相當地大樣本之下，最大概似估計法在許多情況均優於中點估計法；而在樣本少、危險率為平穩或接近平穩且區間設限比率約為0.5時，中點估計法是可被推薦的。而且，本論文亦提出對設限及截斷資料的Weibull模式之適合度檢驗程序。 / The proportional hazards regression model is most commonly used model for lifetime data. The Weibull model is the only parametric model which has both a proportional hazards representation and an accelerated failure-time representation. This paper studies the use of a Weibull-based proportional hazards regression model when any censored and truncated data are observed. Two alternative methods of analysis are considered. First, the maximum likelihood estimates（MLEs） of parameters are computed for the observed censoring and truncation pattern. Second, the estimates where midpoints are substituted for left- and interval-censored data（midpoint estimation, MDE）are computed. Then, MLEs are compared with MDEs. Simulation studies indicate that for relative large samples there are many instances when the MLE is superior to the MDE. For small samples where the hazard rate is flat or nearly so, and the percentage of interval-censored data is nearly half of samples, the MDE is adequate. Also, an evaluation of the adequacy of the Weibull model for any censored and truncated data is proposed.

現今市場競爭愈來愈激烈，迫使廠商紛紛至海外尋求產品消費市場，在跨國銷售的背景之下，需要有更多可以確定國家選擇、預測銷售及估計需求的方法。而其中可以滿足這些需求的方法之中，就是研究產品跨國擴散型態，藉以瞭解後進國家與領先國家中新產品如何擴散且會如何互相影響 (Douglas and Craig, 1992)。 在眾多的跨國產品中，本研究選擇好萊塢電影做為實證分析的對象。 經由集群分析，本研究發現（一）台灣高首週票房且口碑佳的電影，會遇到假日人潮、有很高的美國總票房、以及很高的美國首週票房；（二）美國影片在美國及台灣映演的每週票房趨勢有差異存在；（三）片商沒有做好影片在台灣映演的檔期歸劃；（四）三群電影中，在影片類型沒有明顯地區別。 經由十二個新產品銷售預測模型的建立：對數線性迴歸模式（LN-Regression Model）（不考慮新產品領先國擴散經驗）（以OLS估計）、卜瓦松迴歸模式(Poisson Regression Model) （不考慮新產品領先國擴散經驗）（以MLE估計）、負二項分配迴歸模式(Negative Binomial Distribution Regression Model) （不考慮新產品領先國擴散經驗）（以MLE估計）、Exponential Decay模式（以OLS估計）＋迴歸方程式體系（不考慮新產品領先國擴散經驗）（以SUR估計）、Exponential Decay模式（以OLS估計）＋迴歸方程式體系（考慮新產品領先國擴散經驗）（以SUR估計）、Exponential Decay模式＋層級貝氏迴歸模式（考慮新產品領先國擴散經驗）、Bass連續型擴散模式（以NLS估計）＋迴歸方程式體系（不考慮新產品領先國擴散經驗（以SUR估計）、Bass連續型擴散模式（以NLS估計）＋迴歸方程式體系（考慮新產品領先國擴散經驗（以SUR估計）、Bass離散型擴散模式（以OLS估計）＋迴歸方程式體系（不考慮新產品領先國擴散經驗）（以SUR估計）、Bass離散型擴散模式（以OLS估計）＋迴歸方程式體系（考慮新產品領先國擴散經驗）（以SUR估計）、層級貝氏BASS離散型擴散模式＋迴歸方程式體系（不考慮新產品領先國擴散經驗）（以SUR估計）、層級貝氏BASS離散型擴散模式＋迴歸方程式體系（考慮新產品領先國擴散經驗）（以SUR估計）。本研究發現：（一）在考慮影響後進國的新產品擴散速度時，領先國的擴散經驗為絕對必要的考慮因子；（二）必須使用Bass連續型擴散模式做為建構新產品銷售預測模型的基礎；（三）必須使用Bass連續型擴散模式的NLS估計法估計Bass模型的創新係數p、模仿係數q及市場潛量m。