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多變量統計之線性代數基礎：應用SPSS分析

為了解決t roc r台灣的問題，作者張紹勳,林秀娟 這樣論述：

　　在自然與社會科學領域，隨著研究方法的複雜化，應用多變量統計方法來分析資料的機會也相對增加。近年來，研究生人數逐年增加，基於學位論文撰寫的需要，多變量統計方法及SPSS等套裝統計軟體的運用成為不可或缺的能力！ 　　本書介紹的多變量分析內容，包含平均數之假設檢定、多變量變異數分析、多元迴歸分析、典型相關分析、區別分析、主成分分析、因素分析、集群分析和多元標度法。透過統計軟體SPSS探討，結合理論、方法與統計從基礎統計知識引導，並輔以練習題與範例，讓學習者能做中學，以增進學習效果。 本書特色 　　◎本書完整介紹多變量分析於SPSS軟體上的操作與統計應用。 　　◎從多變量

分析基礎教起，架構明確搭配範例練習，結合理論與應用性。 　　◎使用SPSS V25介面操作，從使用者角度整理編排，讓研究過程更輕鬆。 　　◎適用於生物學、經濟學、市場行銷、工程學、遺傳學、醫學、教育學、心理學、 　　社會科學、生產管理、風險管理、人資管理、航運管理、財務金融、會計和公共衛生等學術領域。 　　隨書附贈資料檔光碟  

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瘋狂亞洲富豪小說字頻表和字彙涵蓋量之語料庫分析

為了解決t roc r台灣的問題，作者陳以聖 這樣論述：

本研究旨在運用語料庫軟體Antconc和AntWordProfiler來分析小說《瘋狂亞洲富豪》的字頻表和字彙涵蓋量。研究中使用了幾個語料庫，包括《瘋狂亞洲富豪》的電子文本，全民英檢字表（GEPT）、新通用常見字表（NGSL）、新學術詞匯列表（NAWL）和BNC（英國國家語料庫）/COCA（當代美國英語語料庫）的字表，進行數據分析和比較。本研究中調查了四個研究問題。(1) 小說《瘋狂亞洲富豪》的高頻字彙有哪些？(2) GEPT中級和中高級的字表在小說《瘋狂亞洲富豪》的字彙涵蓋量是多少？(3) 小說《瘋狂亞洲富豪》中哪些字彙至少在整本小說中重複出現了12次？它們是否也是LTTC頒布的GEPT中

級和中高級字表中的常用單字？(4)探討兩套不同的字表，即NGSL和NAWL，BNC/COCA字表，分別在《瘋狂亞洲富豪》的字彙涵蓋量是多少？主要研究結果簡述如下。首先，小說《瘋狂亞洲富豪》的前100個字彙的分布是32%的實詞，62%的虛詞和6%的縮略詞。第二，GEPT中級字表只提供了小說《瘋狂亞洲富豪》6%的字彙涵蓋量（94%未在字表中找到），GEPT中高級字表在目標小說中提供了9.1%的涵蓋量（90.9%未在字表中找到）。第三，有1217個字彙在小說《瘋狂亞洲富豪》中至少重複出現了12次。在《瘋狂亞洲富豪》中至少出現12次的字表和GEPT中級字表之間有114個重疊字（字彙涵蓋量：9.4%），

與GEPT中高級字表之間有76個重疊字（字彙涵蓋量：6.2%）。本研究中相當低的字彙涵蓋量表明，這本小說對中級（B1）和中高級（B2）英語學習者來說算是困難。最後，2801個NGSL詞和補充字表對整個目標小說的字彙涵蓋量達到了82.97%。至於《瘋狂亞洲富豪》中BNC/COCA列表的字彙涵蓋量，在5000至6000個詞族中能夠達到95%的涵蓋量，而在10000個詞族以上時，涵蓋量達到98%。如果英語學習者想要理解這本目標小說，他們的字彙量至少應該達到BNC/COCA所列表的5000-6000個詞族左右，才能有足夠的理解力，而超過10000個詞族才能有理想的理解力。針對研究結果，透過五個以教學為

導向的觀點，進行了相關討論。分別是(一)《瘋狂亞洲富豪》適合高階以上的英語學習者。(二)英語虛詞習得的重要性。(三)背誦GEPT字表對真實英語習得的限制。(四)專有名詞在英語教學中的重要性，以及(五)基於語料庫的閱讀材料分析對英語教學的價值。此外，對未來語料庫應用於課堂情境和數據驅動的學習方面，亦提供了教學上的暗示。最後，則是陳述本研究的局限性，和對未來研究提出建議。

多變量統計之線性代數基礎：應用STaTa分析

為了解決t roc r台灣的問題，作者張紹勳 這樣論述：

　　在自然與社會科學領域，常會針對研究主題，同時測量許多不同變數的資料。針對這種資料的統計分析，就需要用到多變量分析技術。多變量分析涉及一次觀察和分析多個統計結果變數，所得出的結果也較為精準，是進行資料觀察時所必知的一個統計分析！ 　　本書教導如何運用以統計軟體STaTa來進行多變量分析，全書介紹的多變量分析內容，包含平均數之假設檢定、多變量變異數分析(MANOVA)、多元迴歸分析、典型相關分析、區別分析、主成分分析、因素分析、集群分析和多元尺度法等。從基礎統計知識引導，輔以練習題與範例，讓學習者能從做中學，靈活學習、效果倍增。 本書特色 　　◎本書從多變量統計基礎教

起，運用功能多樣的統計軟體STaTa分析，學習效果倍增。 　　◎多變量分析能使研究結果更準確，是自然與社會科學界常用的統計分析。 　　◎本書內容結合理論、方法及統計，並輔以範例練習，使學習者能靈活運用。 　　◎適用於生物學、經濟學、市場行銷、工程學、遺傳學、醫學、教育學、心理學、社會科學、生產管理、風險管理、人資管理、航運管理、財務金融、會計和公共衛生等學術領域。 　　隨書附贈資料檔光碟  

一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決t roc r台灣的問題，作者洪郁翔 這樣論述：

本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple

K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（

Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。