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國立臺北大學 財政學系 劉彩卿、汪志勇所指導 何宇軒的 以深度學習建構台灣股市當沖交易策略之實證研究 （2020），提出機率英文odd關鍵因素是什麼，來自於金融科技、機器人理財、Open API、長短期記憶模型、當沖交易。
而第二篇論文國立臺灣大學 健康政策與管理研究所 楊銘欽所指導 蔣志偉的 社群傳播之介入影響民眾對病人自主權利法認知與態度之探討 （2019），提出因為有 社群傳播、病人自主權利法、介入、認知與態度的重點而找出了 機率英文odd的解答。
以深度學習建構台灣股市當沖交易策略之實證研究
為了解決機率英文odd 的問題，作者何宇軒 這樣論述：
金融科技（Fintech）主打以科技增進使用者體驗，透過科技增進金融服務效率。而台股在近幾年也因為「逐筆交易制」和「零股交易制」的實施，促使股票市場更有效率，也吸引眾多的年輕股民進入市場。本研究使用深度學習演算法的長短期記憶模型，學習技術指標背後的訊號，預測日內股票跳動趨勢，並搭配動能策略以建構當沖交易模式，再透過回測方式與大盤之報酬做比較。本研究發現透過集成學習的堆疊法有助於交易訊號的預測效能，資料來源，為透過Open API取得 2021年1月18日至2021年5月13日的即時日內資料進行分析。若加上動能策略，有最佳之交易績效表現。透過此一交易模式方法，機器人理財得到超額報酬的機率大幅提
升。本研究主要貢獻有二點：第一，過往文獻大都注重在提升模型的衡量指標和不同演算法模型衡量指標的比較，本研究利用交易回測的實證結果，驗證堆疊法搭配動能策略能大過大盤報酬；第二，過去研究大都針對日資料做探討，少有當沖相關的實證研究。本研究透過Open API搜集日內資料，研究當沖的績效評估，為目前國內屈指可數的重要文獻。
社群傳播之介入影響民眾對病人自主權利法認知與態度之探討
為了解決機率英文odd 的問題，作者蔣志偉 這樣論述：
研究背景：西元2019年1月6日《病人自主權利法》施行，對保障病人醫療自主權利、病人拒絕醫療與善終的權利，帶來重大觀念上的改變，顛覆了過去國人不顧一切搶救到底的刻版印象。這亞洲第一部保障病人自主權利的專法-《病人自主權利法》在台灣正式施行後，臺灣民眾對此的認知與態度為何，以及媒體傳播扮演的效果如何，值得進行探究。研究目的：本研究擬藉由社群平台傳播發送問卷，了解民眾對政府推動《病人自主權利法》的認知與態度，以及透過媒體傳播後是否有所改變。研究方法：透過網路發送匿名問卷，讓身分證尾數為偶數民眾觀看《病人自主權利法》專題影片於觀看前、後調查其認知與態度情形，並讓身分證尾數為奇數民眾觀看《安寧療護》
專題影片前、後進行調查其認知與態度情形作為對照組。實驗組和對照組各收集至少500名。本研究利用 SAS 統計軟體進行分析。針對個人基本資料如性別、年齡、婚姻狀態、宗教信仰、教育程度、居住地區、薪資收入、健康狀況，進行描述性統計分析包括人數與百分比，接著再進行雙變項分析，包括卡方檢定(X2)，最後再利用複羅吉斯迴歸分析及差異中的差異來比較實驗組與對照組在認知與態度上的差異，調整的干擾因子包括性別、年齡、婚姻狀態、宗教信仰、教育程度、居住地區、薪資收入及健康狀況。研究結果：本研究共收集1,276筆（對照組610位、實驗組666位），對照組與實驗組的人口學比例，在性別上男性分別佔了43.61%與43
.84%；在觀看新聞專題影片前，有關認知的題目：您知道簽署預立醫療決定書前，需要諮商及收取2,000~3,500元不等的費用嗎？對此訊息表達非常清楚與清楚的認知的機率，實驗組是對照組的1.507倍（95% 信賴區間為1.090-2.084)。當各個題目在觀看新聞專題影片後，利用複羅吉斯迴歸分析認知與態度在實驗組與對照組別上的差異，9題中有3題達到統計顯著差異。您知道《病人自主權利法》(簡稱病主法)於西元2019年1月6日，正式施行嗎？對於此題表示非常清楚與清楚的機率，實驗組是對照組的2.646倍 (95%信賴區間2.004-3.494)；您對《病人自主權利法》的內容了解嗎？對於此題表示非常了解
與了解的機率，實驗組是對照組的2.264倍 (95%信賴區間1.712-2.994)；您知道簽署預立醫療決定書前，需要諮商及收取2,000~3,500元不等的費用嗎？對此訊息表示非常清楚與清楚的機率，實驗組是對照組的4.281倍（95%信賴區間為3.291-5.569)。結論:在觀看新聞專題影片後，知道《病人自主權利法》(簡稱病主法)於西元2019年1月6日，正式施行嗎？對《病人自主權利法》的內容了解嗎？您知道簽署預立醫療決定書前，需要諮商及收取2,000~3,500元不等的費用嗎？三個題目都能有效達到媒體宣傳效果，民眾在觀看影片前後的認知和態度都有顯著的差異。