data/statistics_and_machine_learning_test.csv

question,A,B,C,D,answer
若針對某一社區居民隨機抽樣 300 人，此樣本之平均年齡為 55 歲，已知其平均年齡顯著不同於 64 歲，假設社區居民的年齡呈常態分布，則下列何者比較可能是平均年齡的雙尾 95%信賴區間？,"（54, 74）","（45, 65）","（57, 71）","（48, 62）",D
維度災難(Curse of Dimensionality)指下列何者？,資料集的數據維度過多,資料集的數據分佈不平均,資料集中的數據缺乏多樣性,資料集的數據維度過少，導致計算困難,D
資料進行變異數分析(analysis of variance)時，不需下列何種假設？,各組母體變異數相等,各組資料間獨立,資料呈常態分配,各組母體平均數相等,D
GB、PB、TB、EB為4種電腦容量的單位，若依容量由大至小的排序，下列何者正確？,EB＞PB＞TB＞GB,TB＞EB＞GB＞PB,PB＞EB＞GB＞TB,PB＞TB＞EB＞GB,A
下列影響信賴區間寬度的重要因素何者錯誤？,第一類型誤差,樣本平均值,樣本數大小,樣本標準差,B
一項針對150名主管的調查，他們被詢問在面試中求職者最常犯的錯誤是什麼，並給出了六個不同的錯誤類型。下列哪一項最適合呈現上述訊息？,直方圖,長條圖,莖葉圖,列聯表,B
在某次選舉中，研究者對三位候選人進行支持度的民意調查，結果發現，甲、乙、丙三位候選人的支持度分別為 30%、27%、20%。試問：該研究者還需要下列那一種指標，才能判斷候選人之間的支持度是不分軒輊，或是具有統計上的顯著差異？,各候選人支持度的檢定力（power）,各候選人支持度的標準差,已經可以直接判定，不需其它指標,各候選人支持度的信賴區間,D
最近研究發現＂人工甜味劑「阿斯巴甜」可能對人類致癌＂，一般食品的規範中，食品每 100 公克含糖量不超過 0.5 公克，即可宣稱「無糖」 ，這些宣稱無糖的食品，卻添加了許多人工甜味劑，長期而言，非全然對健康無害。若要想檢測此食品是否可宣稱「無糖」，我們抽出數個樣本進行檢測，測量每 100 公克的含糖量，以下對於虛無假設及對立假設的設定，何者正確？,H0： μ ≤ 0.5 vs H1： μ > 0.5,H0：μ < 0.5 vs H1：μ ≥ 0.5,H0 ： μ = 0.5 vsH1：μ ≠ 0.5,H0：μ ≥ 0.5 vs H1： μ < 0.5,A
某社區衛生局統計每日上午 9：00 至 12：00，平均就診人數為 10 人，請問 9 月 1 日當天就診人數少於 3 人的機率為何？（e-10=4.54✖10-5）,0.0076,0.0023,0.0103,0.0028,D
若 tn 代表自由度為 n 之 t 分布，下列何者最接近標準常態分布？,t25,t1,t36,t100,D
某政黨擬以簡單隨機抽樣電話訪問，進行其推出的縣市長候選人支持度的調查。由於時間有限，預計完成有效樣本數 400 份。在 95%信心水準下，最大抽樣誤差大約控制在多少之內？,2.50%,5%,3%,1%,B
令 X 為間斷隨機變數，其 E(X) = 5，Var(X) = 2，試求 E(X2 + 3X + 3)為何？,17,45,20,43,B
視覺化是從巨量資料中得到洞見之重要工具，若我們想對於不同職業之平均收入繪圖，使用下列何圖較合適？,直方圖,折線圖,散佈圖,河流圖,A
"假設變數X與Y之相關係數(Coefficient of Correlation)為0.375，且檢定H0:ρ=0,H1:ρ>0之 p-value為0.256。試求檢定H0:ρ= 0,H1:ρ≠0之p-value為何?",0.256/2,1-(0.256/2),0.256✖2,1-0.256,C
請問下列敘述何者最不適當？,推論預測與實測關聯未達統計顯著關聯,推論預測與實測結果未達統計顯著差異,Spearman correlation coefficient 為 0.477 (p < 0.001)達統計顯著,McNemar test 未達統計顯著,A
自由度為 1 的卡方分布機率密度函數，右尾 5%的 X 軸臨界值（閾值），與下列何者臨界值相同？,標準常態分配的右尾 5%,標準常態分配的右尾 2.5%,標準常態分配的右尾 5%之平方值,標準常態分配的右尾 2.5%之平方值,D
某項研究調查罹患口腔癌的危險因子，經由羅吉斯迴歸計算出抽菸與嚼食檳榔的勝算比和 95%信賴區間，分別為抽菸 1.5 (0.9~2.5)及嚼食檳榔 2.5 (1.5~4.1)，若兩個危險因子各自以 0.05 的型一誤差（type I error rate）來判定，則下列敘述何者正確？,僅嚼食檳榔是達統計上顯著性的危險因子,抽菸與嚼食檳榔都是達統計上顯著性的危險因子,僅抽菸是達統計上顯著性的危險因子,抽菸與嚼食檳榔都沒有達統計上顯著性,A
"利用羅吉斯迴歸分析有無用藥（Treatment, yes vs. no）對於疾病的治癒效果（Cure, yes vs. no），發現在男性族群中，有用藥物治療的病患勝算（odds），是安慰劑病患勝算的 2 倍，但是女性族群中，勝算比降為 1.2 倍。請問這個研究中，對於性別變數的敘述何者最適切？",性別變數只是共變數（covariate）,性別變數可以預測疾病,性別變數是干擾因子（confounder）,性別變數修飾了藥物與治癒的關係（effect modifier）,D
下列何者非屬資料操作語言(data manipulation language)？,DELETE,CREATE,INSERT,UPDATE,B
信用卡評分系統是應用機器學習的哪一個概念？,關聯法則,社群網絡分析,監督式學習,非監督式學習,C
想了解一個新藥物跟安慰劑對血壓的控制能力，下列何種統計方法較不受年齡性別等干擾因子的影響？,Two sample t-test,Mann-Whitney U test,Paired t-test,ANOVA,C
有關Hadoop的軟體疊層架構中之元素，下列何者有誤？,HBase,HDFS,Hadoop MapReduce,Big Table,D
設 X1 和 X2 為獨立同態之 2 個柏努利分布(Bernoulli distribution)，且其值為 1 之機率為 0.4，即 P( X = 1 ) = 0.4 = 1 − P( X = 0 )。則樣本平均值 ( X1 + X2 ) / 2 介於 0.25 和 0.75 之間的機率為何？,0.48,0.32,0.36,0.16,A
您已經為μ建立了95 %的信賴區間為10 ≤ μ ≤ 15，若我們測試虛無假設H0 : μ等於16，與對立假設H1 : μ不等於16，在顯著水準α = 0.10下，您將做出什麼決定？,拒絕H0,無法從所提供的訊息判斷我們的決定,不拒絕H0,接受H0,A
研究者欲瞭解具有某項飲食習慣的有無，是否會導致某疾病的發生，他將研究資料整理如下：具有該項飲食習慣、但沒有罹病：400 人具有該項飲食習慣、也有罹病：100 人不具該項飲食習慣、也沒有罹病：200 人不具該項飲食習慣、但有罹病：300 人若研究者將上述資料置入 logistic regression 中，則可計算出，具有該項飲食習慣者罹病之 Crude Odds Ratio 為何？,0.5,6,0.17,2,C
在機器學習中，哪一種演算法是基於樹狀結構，且適用於分類與預測問題？,隨機森林(Random Forest),主成分分析(Principal Component Analysis),K均值聚類法(K-Means Clustering),支持向量機(Support Vector Machine),A
關於關聯式資料庫資料表(table)之敘述，下列何者正確？,一般不會設定主索引鍵,資料表由橫列和直行所組成,資料表每一列表示屬性,是一維資料組成之集合,B
將某兩個變數置入 simple linear regression 後，得到其決定係數為 0.64，若將這兩個變數進行相關分析，則其相關係數應為下列何者？,0.642,0.641,條件不足無法計算,0.640.5,D
假若 A1 與 A2 為互斥且互餘事件，已知 P(A1)=0.3，P(A2)=0.7。而另一事件 B，已知 P(B|A1)=0.6， P(B|A2)=0.3。求 P,0.39,0.21,0.18,0.46,A
"已知箱中置有4顆藍色球、6顆紅色球及n顆白色球。參加者自箱中抽出1球，確定顏色後放回。 若抽得藍色球者可得1,000元，抽得紅色球者可得2,000元，抽得白色球者得0元。在抽出任1球之機率相等的條件下，若主辦單位希望參加者所得金額的期望值為400元，則n等於下列何者？",20,30,60,10,B
下列哪一項電腦儲存容量單位最大？,PetaByte (PB),KiloByte (KB),GigaByte (GB),ExaByte (EB),D
受訪者被問到「你現在的體重比3年前多還是少？」這個回應是什麼測量尺度？,比例尺度(ratio),名目尺度(nominal),順序尺度(ordinal),區間尺度(interval),C
下列何者不是維度縮減(Dimensionality Reduction)的方法？,Linear Discriminant Analysis,t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding,Principal Component Analysis,Random Forest,D
某統計學教授發現學生會在他的考試中作弊，他估計有95 %的機率能抓到班上的學生作弊，但有1 %的機率是他指控學生作弊但學生實際並沒有作弊，考慮虛無假設「學生沒有作弊」 ，發生型一錯誤的機率是多少？,95 %,1 %,5 %,資訊不夠，無法計算,B
在分群演算法中，下列哪種度量不會用來衡量節點不純度(Node Impurity)？,TF/IDF,分類誤差,基尼係數(Gini index),變異數,A
下列何者非Hive支援之資料型別？,Long,Boolean,Float,Array,A
欲檢定100個隨機樣本是否來自均勻分配，假設隨機變數的可能範圍為已知，並據此範圍以等間距的方式分成5組。假設第i組的觀察個數為Oi，使用卡方為檢定統計量，該檢定統計量的自由度為何？,5,20,4,99,C
在一個 Mean=Median=Mode 的常態分布中，加入若干個極大值後，請問下列敘述何者正確？（假設仍然只有一個 Mode）,Median 可能變大或是不變、Mode 可能變大或是不變,Median 一定變大、Mode 可能變大或是不變,Median 可能變大或是不變、Mode 一定不變,Median 一定變大、Mode 一定不變,A
下列何者非屬資料倉儲用的資料模型？,星型(Star),星雲(Constellation),雪花(Snowflake),物件導向(OOP),D
下列哪一項違反了迴歸分析的假設？,誤差項與解釋變量相關,誤差項有一個恆定的變異,誤差項的均值為零,誤差項呈正態分佈,A
在民情調查且無先驗資料比例下，若要求顯著水準為 0.05，在估計誤差不超過 0.05 和 0.025 下，兩者樣本數的抽取差異是多少？,385,812,1152,1537,C
假若婦女身高介於 58.6 與 68.6 英吋間之百分比至少為 75%，求婦女身高之平均值與標準差：,"(64.2, 2.4)","(62.4, 2.3)","(61.2, 2.1)","(63.6, 2.5)",D
下列哪一種統計圖形不適合用來呈現類別型資料？,圓形圖(Pie Chart),長條圖(Bar Chart),直方圖(Histrogram),柏拉圖(Pareto Chart),C
影響資料分析技術之重要資料集特質，下列何者有誤？,稀疏性(sparsity),維度(dimensionality),分辨度(resolution),連續性(continuity),D
"有 4 組數字 G1= (7,9,9,7,5)、G2=(7,6,5,6,7)、G3=(6,6,6,6,6)、G4=(3,4,5,4,3)，請問哪一組資料的標準差最大？",G2,G3,G1,G4,C
當資料有正偏態時，其平均數、中位數與眾數的大小順序為何？,平均數＜中位數＜眾數,眾數＜中位數＜平均數,平均數＜眾數＜中位數,中位數＜平均數＜眾數,B
"某樣本資料為 26, 21, 24, 9, 17, 23, 18, 22, 20，下列何者正確？",全距為 16,四分位距為 8,變異係數為 25 %,此資料有異常值,C
下列何種抽樣方法可達到群內變異大、群間變異小之結果？,分層抽樣( stratified random sampling ),簡單隨機抽樣( simple random sampling ),部落抽樣( cluster sampling ),系統抽樣( systematic sampling ),C
請問個案組與對照組二組心絞痛年平均值之差異應用何種統計方法檢定？,McNemar test,Chi-square test,Paired t-test,Student's t-test,D
卡方分配是伽瑪(Gamma)分配的一個特例，當伽瑪分配中的參數以形狀母數(α)和比例母數 (β)表示時，下列何組伽瑪分配之參數等同卡方分配自由度為10？,α=20，β=1,α=20，β=2,α=5，β=2,α=5，β=1,C
根據 COVID-19 全球疫情地圖，得知臺灣疫苗接種覆蓋率 86.79%，如果隨機在臺灣抽取一萬人，計算此樣本的疫苗接種覆蓋率，此樣本觀察到接種疫苗人數的變異數為下列何者？,1146,1321,7532,8679,A
欲推估過年期間蔬菜平均價格的信賴區間，在信心水準不變的情況下，如果樣本數增加為原來的 4 倍，則新的信賴區間的長度是原來信賴區間長度的多少倍？,4,2,1/4,1/2,D
在執行完「變異數分析」的檢定之後，碰到下面那種情況時，需要再進行「事後檢定」（或稱「多重比較」）？,各組的中位數不相等,各組的峰度和偏態不相等,各組的平均數不相等,各組的變異數不相等,C
假如 ρXY 表示隨機變數X和Y的相關係數，則下列何項正確？,ρXY = 1 稱為完全負相關,ρXY 可以看出 X 和 Y 有非線性的相關,ρXY = 0 表示 X 和 Y 獨立,- 1 ≤ ρXY ≤ 1,D
在執行存活分析時需要定義每筆個案的資料之追蹤結果是屬於事件（event）資料，還是設限（censor）資料，某一結腸直腸癌的標靶藥品治療研究，病人在試驗結束後所登錄的追蹤結果分別是：A=存活，B=死於肺癌，C=死於結腸直腸癌，D=死於肺癌及結腸直腸癌以外的其他癌症，E=死於非癌症的其他原因，因此在計算各種死亡率時，下列敘述何者錯誤？,計算結腸直腸癌存活率時，C 設定成事件資料，ABDE 設定成設限資料,計算肺癌存活率時，BC 設定成事件資料，ADE 設定成設限資料,計算總存活率時，BCDE 設定成事件資料，A 設定成設限資料,計算癌症存活率時，BCD 設定成事件資料，AE 設定成設限資料,B
"研究單位隨機找了 20 位受測者，記錄其飲用的啤酒罐數(X)，並在 30 分鐘後測量其血液酒精含量(blood alcohol content, BAC)。資料的敘述性統計如下：啤酒飲用平均 4.65 罐、標準差為 2.1095；BAC 平均 0.7、 標準差為 0.042，啤酒罐數(X)與血液酒精含量(BAC)兩者相關係數為 0.908。欲使用上述資料建立以啤酒飲用量，來預測飲用者血液酒精含量的模式，BAC = a + b X。請問 b 的最小平方估計值為何？",0.0124,0.0164,0.0181,0.0137,C
"一部門共有10位成員，其月薪(單位: 萬元)分別為：5 , 22 , 6 , 8 , 5 , 6 , 7 , 5 , 12 , 4 。請問中位數為何？",6.5,5,8,6,D
設A、B、C為樣本空間S之三事件，且A、B、C為獨立事件，已知P（A）=0.4，P（B）=0.4， P（C）=0.2，求 P((A ∪ B) ∩ C) 之值為何？,0.288,0.128,0.072,0.032,B
巨量資料分析之資料存在著資料量大、非結構化、高度異質性等特性，下列何種資料庫工具最不適宜運用在此類型工作？,Sybase,Mongodb,Redis,Hbase,A
下列何者屬於類神經網路的機器學習方法？,SVM,Adaboost,BERT,Gaussian Mixture Model,C
下列哪一種統計圖不適合用來呈現數量型變數的分布？,圓餅圖(Pie Chart),莖葉圖(Stem and Leaf),累積次數分配折線圖,次數分配折線圖,A
關於卡方檢驗，下列敘述何者正確？ ①卡方檢驗的結論說明所研究的變量是否相關，以及它們是如何相關 ②要進行卡方檢驗，您必須有足夠大的樣本，此條件為每個觀測值至少是5 ③要進行卡方檢驗，您必須有足夠大的樣本，此條件為每個預期值至少是5,②,③,①,①②③,B
投擲一公平的硬幣直到出現正面就結束此試驗，請問在偶數次投擲到正面之機率為何？,0.667,0.333,0.5,0.25,B
目前具有2年經驗電腦程式設計師的時薪已達 $ 240。由於對該職業的需求遽增，人們相信該職業的時薪應該有所增加。為了確定時薪是否已經提高，其對應的假設為下列何者？,H0: µ ≤ 240 Ha: µ ＞ 240,H0: µ =240 Ha: µ ＞ 280,H0: µ ＞ 240 Ha: µ ≤ 270,H0: µ ＞ 240 Ha: µ ≤ 240,A
在1所大學抽取100位學生隨機樣本之平均GPA為3.1，若用上述結果來估計此大學所有學生之平均GPA，則是在作下列哪一項統計？,推論統計,敘述統計,母體統計,樣本統計,A
x和y的樣本標準差分別為10和15，x和y之間的共同變異為-120，x和y之間的相關係數為下列何者？,0.5,-0.5,-0.8,0.8,C
在心血管疾病的研究中，腰圍為重要的影響因子，控制腰圍大小為預防心血管疾病管道之一，我們想了解腰圍大小（Y）和收縮壓（X）之相關性。利用簡單線性迴歸模型μY | X=α +βX 或皮爾森（Pearson）相關係數（ρ）了解兩者間之相關性，下面描述何者錯誤？（假設腰圍、收縮壓為常態分配）,簡單線性迴歸模型或皮爾森相關係數，皆是可以了解腰圍大小和收縮壓之直線相關的程度,若腰圍大小（Y）和收縮壓（X）皆進行標準化後，分別為y ′及x ′，再進行線性迴歸模型，可得μy'|x' = α′ +β ′x ′模型，其β ′的估計值會很接近ρ的估計值,線性迴歸模型中的斜率（β）可描述腰圍大小和收縮壓兩者互相影響之變化程度，若β愈大表示兩者相關性愈大,若皮爾森相關係數或線性迴歸之斜率（β）為 0，腰圍大小和收縮壓間，有可能為曲線相關，也有可能是無相關性,C
有關顯著水準和 p-值（p-value），下列敘述何者正確？,p-value<，不拒絕虛無假設,p-value 值越小，支持虛無假設的證據越強,計算 p-value 時，可以不用知道顯著水準,"p-value 即二項分配中的 p（X~Bin (n, p)）",C
對於標準常態分布 Z，設 Zα 表示 P(Z ＞ Zα ) = α 之百分位點，0 ＜ α ＜ 1。下列何者正確？,Z0.5 = 1.96,Zα = -Z1-α,Z0.5 = 0.5,Z0.975 = 1.96,B
在標準化模式中，關於常態分配之敘述，下列何者正確？,機率面積等於0.5,平均數為1，變異數為0,平均數為0，標準差為1,不能用於近似離散的機率分配,C
有關使用深度學習(Deep Learning)於序列資料中，下列敘述何者有誤？,可以使用循環神經網路(Recurrent Neural Network),循環神經網路(Recurrent Neural Network)之優化較卷積神經網路(Convolutional Neural Networks) 複雜,可以使用卷積神經網路(Convolutional Neural Networks),循環神經網路(Recurrent Neural Network)使用平行計算效率佳,D
50 位修畢大學統計學課程學生，其學習平均成績為 80，標準差為 4。而 15 位曾退選此一課程的學生，平均成績為 75，標準差為 2。若要判定退選統計學課程學生是否比修畢課程學生學期平均成績的變異數低，該用何種檢定方式檢驗？,Z 檢定,F 檢定,T 檢定,卡方檢定,B
一個預測變數有 3 個類別，暴露等級分別為輕度、中度、重度。此變數在線性迴歸分析中，欲以虛擬變數的方式分析，請問要生成幾個虛擬變數？,3,4,2,1,C
下列哪項目標不易透過資料探勘客戶交易資料達成？,猜測那些產品會先後購買,猜測顧客信用卡被盜刷與否,顧客的薪資預測,顧客會一起購買的產品項,C
"進行銷售量(Y, 單位：千元)與銷售單價(X, 單位：元)的迴歸分析，產生結果：Ŷ= 60 - 8X。下列敘述何者正確？",單價每增加 1 元，銷售量減少 8000 元,單價每增加 1 元，銷售量減少 52000 元,單價每增加 1 元，銷售量減少 52 元,單價每增加 1 元，銷售量減少 60 元,A
假設隨機變數x的平均數為15，標準差為4，若y=2x，z=x+15，以下敘述何者正確？,y之標準差最小,z之變異數等於x之變異數,y之平均數大於z之平均數,x與z之相關係數小於1,B
假設銷售點有3類項目集{a，b，c}；資料庫共有3筆交易：{b}，{b、c}，{a、b、c}。若關聯規則要求最小支持度為2/3，最小信心度為0.7。下列哪條關聯規則符合該要求？,ab→c,c→b,b→a,b→c,B
1個社區大學有150台PC，1天任1台要修之機率為0.025。為求剛好25台PC要修之機率，應使用下列何種機率分配近似求原機率？ ① 二項機率分配② 波松機率分配③ 常態機率分配④ 指數機率分配,③近似④,② 近似①,② 近似④,③近似①,B
下列何者非屬盲信號分離技術？,主成分分析,關聯規則分析,非負矩陣分解,奇異值分解,B
下列選項何者不是Big Data之應用技術？,比特幣(Bitcoin)用以預防盜竊及保證匿名之技術,Google 用以指引 Web(index Web) 之技術,Facebook 用以建立社交圖(build social graph)之技術,Netflix 用以推薦電影(recommend movies)之技術,A
在設計假設檢定時，下列哪一項較適合？,最小化α並最大化β,最大化α和β,最小化α和β,最大化α並最小化β,C
下列何種情形為型Ⅱ誤差？,無法拒絕一個正確的虛無假設,拒絕一個正確的虛無假設,拒絕一個錯誤的虛無假設,無法拒絕一個錯誤的虛無假設,D
分析 2 × 2 列聯表資料時，下列何種情況不適合使用卡方檢定？,某個細格的期望次數小於 10,某個細格的期望次數小於 5,某個細格的觀察次數小於 5,某個細格的觀察次數小於 10,B
有關卷積神經網路之基本概念，下列何者有誤？,池化層會使用到 ReLU 之激勵函數,得到之特徵圖比原圖要小，被稱為valid padding,運作流程：輸入的圖片→特徵擷取→分類辨識,可應用於人臉識別、語音識別等,A
某一個實驗包含3個步驟，第一個步驟有3種可能的結果、第二個步驟有5種可能的結果、及第三個步驟有4種可能的結果。則可能實驗結果的總數有多少種？,20,12,15,60,D
某市調公司欲探討3家飲料廠商(A、B、C)之市場佔有率是否相等。今自市場者中隨機抽取 120位消費者，發現其中是A、B、C廠商的消費者分別為50、40、30人。根據此一資料，在 α = 0.05的情況下，下列敘述何者正確？,"此檢定的臨界值為 -χ2 (0.025 , df = 2) = -7.38及 χ2 (0.025 , df = 2) = 7.38",此檢定的檢定統計量之值為5,"此檢定的P-值大於0.05,則在α = 0.05的情況下，沒有足夠的證據去支持3家飲料廠商市場佔有率相同的說法",應採用變異數分析(ANOVA),B
關於顯著水準之敘述，下列何者正確？ I：是 1 減信賴水準； II：是 P 值； III：是最大可容許型一誤差發生之機率,I和III,I、II和III,I和II,II和III,A
隨機選取 n 個樣本欲計算母體比例之95 % 信賴區間，若希望誤差界限在 0.05 以內，則需要幾個樣本數？,"1,068",196,385,271,C
Hadoop Distributed File System(HDFS)中的Name Node職責不包含下列何者？,管理HDFS的名稱空間,管理資料塊對映資訊,儲存實際的資料塊,處理客戶端讀寫請求,C
某公司招考員工以搬運速度作為錄取標準之一。10 名應徵者在面試後的測試結果，測試速度的變異數是 s²=16，請以 95% ((1－α )×100%)的信賴係數，估計測試速度的變異數信賴區間：,"[7.57, 53.33]","[7.03, 44.35]","[8.51, 43.31]","[8.41, 59.26]",A
"一個研究探討新發現的兩個發炎指數之間的相關性，已知其中一個發炎指數為指數分配，另一個為 F 分配 F(5, 2)，下列何種統計方法最適用於此研究？",Mann-Whitney U test,Pearson correlation coefficient,Signed rank test,Spearman correlation coefficient,D
在線性廻歸模式中，相較於y特定值之區間估計，y平均值之區間估計，下列何者正確？,較窄,較寬,一樣,無法判斷,A
當複迴歸模型中之自變數間存在多重線性自我相關時，下列敘述何者錯誤？,個別係數的 t 檢定會顯示一些自變數和應變數間並無線性相關，但實際上卻有,迴歸係數將難以解釋,有相關之自變數的迴歸係數標準誤將會變大,發生於自變數和應變數間有高度相關時,D
在巨量資料分析中，推薦系統的主要目標為何？,評估資料相關性,預測未來趨勢,提供個性化建議,辨識異常行為,C
"若A及B是獨立事件，有 P（A）=0.65 及 P(A ∩ B) = 0.26, 則 P(A U B) 之值為何？",0.35,0.48,0.79,0.4,C
一家汽車噴漆公司根據歷史數據發現，每部車噴漆所需時間在45至90分鐘之間呈現均勻分配 。請問1部車噴漆所需時間不超過1小時的機率為何？,0.665,0.49,0.333,0.255,C
關於平行運算(Parallel Computing)，下列何者不是分散式計算(Distributed Computing)的特性？,平衡負載,共享稀有資源,允許計算錯誤,共享記憶體,D
時間數列的成分不包括下列哪一種？,長期趨勢(Secular Trend),季節變動(Seasonal Variation),短期趨勢(Short-Term Trend),循環變動(Cyclical Variation),C
若某飛機每個月發生意外事件之次數為0.2次，試求一年中發生2次意外事件之機率為何？,0.25,0.26,0.27,0.24,B
下列何種機率分配，其期望值等於變異數？,二項分配,卜瓦松分配,指數分配,常態分配,B
有關分散式系統之優勢，下列何者有誤？,高容錯性(Fault-tolerance),資源最大化(Maximized Resource Utilization),資料集中性(Centralization),彈性擴展(Scalability),C
若隨機分配 X 其母體為平均數μ及標準差σ，今抽取出足夠大樣本數為 n 之樣本，則下列敘述何者錯誤？,樣本平均數的標準誤與樣本數為 n 成反比,樣本平均數的標準誤與平均數μ成正比,樣本平均數會近似常態分配,樣本平均數的標準誤與標準差σ 成正比,B
當一家醫院希望分析病人的醫療紀錄以預測其再入院的風險時，最適合使用下列哪一種機器學習任務？,降維(Dimensionality Reduction),廻歸(Regression),聚類(Clustering),分類(Classification),D
下列何者非屬巨量資料分析工具？,Spark,Spigot,Julia,Python,B
圖書館館長希望知道每日借出的圖書數量，館員提供的數據為在95%信賴區間下，每日借出的圖書數量在740本至920本之間。假設標準差已知為150，請問館員分析數據的樣本數為何？ (ܼZ0.025=1.96，Z0.05=1.645),125,13,4,11,D
針對巨量資料之特性，下列何者有誤？,巨量資料之巨量性質(volume)意指存放數據量超過 PB,巨量資料之即時性質(velocity)意指數據擷取時間不到 1 秒,巨量資料等同於巨大價值(value),根據巨量資料分析需求之改變趨勢，視覺化(visualization)在分析中日趨重要,C
請問以500 Mbps(Mega bit per second)的網路速度傳送1 Petabyte，不考量其他影響，大約需要多少時間才能傳送完畢？,大約200天,大約20天,大約2年,大約2小時,A
"若使用變異數分析並以 0.05 的型一誤差（type I error rate）比較某一所高中的 5 個班級（A, B, C, D, E）的國文成績，檢定結果是達統計上顯著性差異，因此如果想要進一步進行所有兩兩班級國文成績的多重比較，使用 Bonferroni 法則，此時型一誤差應該要調整成下列那個數值？",0.005,0.0025,0.01,0.025,A
欲分析四種包裝設計對銷售量的影響，每種設計都隨機找 10 家通路商，並收集其銷售金額。單因子變異數分析的結果顯示總平方和為 1260、組間平方和為 450，請問檢定四種包裝平均銷售量是否有顯著差異的檢定統計量為何？,6.851,6.667,4.762,4.643,B
特徵選擇主要目的是從資料集中選出最重要或最相關的特徵，來給機器學習建立模型，下列何者非屬特徵選擇的方法？,Wrapper Methods,Filter Methods,Embedded Methods,Allocate Methods,D
下列何者不是量測資料分散程度的統計量？,變異數,眾數,標準差,全距,B
假設隨機抽取1組樣本數等於100的樣本，發現樣本平均數是10、樣本標準差是10，根據中央極限定理(Central Limit Theorem)，上述樣本平均數的抽樣分配，最接近下列哪一個機率分配？,平均數等於0，變異數等於10的常態分配,平均數等於0，變異數等於1的常態分配,平均數等於10，變異數等於10的常態分配,平均數等於10，變異數等於1的常態分配,D
石虎為瀕臨絕種之野生動物，主要棲息環境為淺山地區。由於近年來淺山地區受到人類大量開發，石虎在道路上遭到車輛輾斃之事件【稱為路殺（road kill）】時有所聞。已知每次路殺的發生是獨立的、路殺發生次數也不受限。若臺灣某路段每年發生路殺的平均次數為 48，若令 Y 表示該路段每月發生路殺的次數，則 Y 分布之變異數為何？,4,6,12,48,A
歷年台北市長各候選人的選舉得票率，皆與士林區天玉里開出之結果很接近，若在台北市長選舉前，對天玉里的居民隨機調查各候選人的支持度，此種作法較類似於下列何種抽樣方式？,群集抽樣,分層隨機抽樣,便利抽樣,簡單隨機抽樣,A
某位老師研究 2000 位新生兒，結果發現新生兒出生體重（y，以公克為單位）可能與媽媽生產年齡（x，連續變數，以歲為單位）有關，該老師決定採用 simple linear regression 以 x 來預測發生 y 的可能性，可得到迴歸方程為 y = α + β  x 。已知 β  <0 且其 p<0.05，請問下列敘述何者正確？,當媽媽生產年齡愈大，其新生兒出生體重愈重,當媽媽生產年齡愈大，其新生兒出生體重愈輕,無法判定媽媽生產年齡與其新生兒出生體重的關係,媽媽生產年齡與其新生兒出生體重無關,B
一批 350 張彩券有 4 張會中獎。某人買了 4 張，求至少 1 張沒中獎的機率：,0.8,0.4,1,0.6,C
關於MapReduce程式設計與運算，下列敘述何者有誤？,Reduce加總運算後的結果就是輸出(Output),為方便 Reduce()加總運算，會先對 Map()的結果依據值的大小排序,Reduce()方法是將具有相同 key 的鍵值對，針對值的部分進行加總,"Map()方法是將資料區塊(Data Blocks)映射成鍵值對(key, value)",B
在正斜分配資料中，下列何者正確？,中位數大於平均值,中位數等於平均值,平均值大於或小於中位數,中位數小於平均值,D
下列何者是巨量資料領域的資料倉儲系統？,HDFS,RDBMS,Spark,HIVE,D
若針對宜蘭地區居民進行腰圍之測量，抽出 500 位居民（無遺失值），其樣本腰圍平均數為 78.89 公分、樣本腰圍標準差為 9.72 公分。男性為 250 人，其樣本腰圍平均數為 83.07 公分、 標準差為 9.99 公分；女性為 250 人，其樣本腰圍平均數為 74.70 公分、標準差為 9.67 公分。 下列何者正確？,男性腰圍大於 90 公分定義為肥胖，若要檢定此地區男性居民平均腰圍是否大於 90 分，以此資料可得，在顯著水準為 0.05 時，可以證明此地區是男性居民平均腰圍大於 90 公分,在比較男性、女性之腰圍平均是否有差異時，可使用成對樣本平均數（paired t test）檢定,在顯著水準為 0.05 時，此地區男性平均腰圍和女性平均腰圍無法證明兩者間具有顯著差異,"若要利用此資料建構宜蘭地區居民腰圍平均值的 95%信賴區間，其信賴區間約為（78.04, 79.74）",D
"設隨機變數 Z~ N(0 , 1) 標準常態分布。試問 P(Z ＜ 5) 最接近下列哪個數值？",0.1,0.95,0.99,0.5,C
某候選人希望能提前自行宣布勝選，因此進行出口民調及統計檢定。隨機訪問400位該區已投票的民眾，其中228位投給該候選人。已知得票率需大於50 %才勝選，則該檢定的標準化檢定統計量之值為下列何者？,3,1.4,1.5,2.8,D
以ANOVA過程分析來自4個母體的資料，分別由每個母體抽出包括30個觀察值的樣本。此時檢定所需的 F 臨界值(critical value)，其分子與分母的自由度分別為下列何者？,3 與 30,3 與 116,4 與 30,4 與 120,B
某大學大一統計成績服從常態分配，平均數為 78 分，標準差為 5，共有 500 位修習統計學，請問有一位同學分數為 88 分，請問其排名為何？PR 值為何？（選出最接近選項）,排名約為第 50 名、PR 值約為 90,排名約為第 13 名、PR 值約為 97.5,排名約為第 5 名、PR 值約為 99,排名約為第 25 名、PR 值約為 95,B
已知修統計學課程的學生中有 40 % 會參加統計讀書會。根據以往的資料，參加統計讀書會的學生中有 65 % 會拿到成績A，而沒有參加統計讀書會的學生中有 10 % 會拿到成績A。假如在已知某位學生拿到成績A的情況下，求此位學生有參加統計讀書會的機率為何？,0.8125,0.75,0.5642,0.9215,A
關於雲端運算之敘述，下列何者有誤?,AWS EC2 屬於雲端服務中之 SaaS,使用雲端服務之付費方式採用「Pay-As-You-Go」,OAuth 2.0 協議的授權碼授予模式，需要服務端之認證伺服器許可,公有雲不一定免費，但可降低硬體投資和機房管理等成本,A
下列哪一個方法能在建模過程中添加隨機噪訊，來解決模型變異過高的問題？,支援向量機(Support Vector Machine),生成式對抗網路(Generative Adversarial Networks),XGBoost(eXtreme Gradient Boosting),拔靴集成法(Bootstrap Aggregating),D
"有關資料前處理方法-獨熱編碼(One-Hot-Encoding, OHE)，下列敘述何者有誤？",若( A )中的 N 值很大，則編碼後的向量中，1 出現的次數可能會不只 1 次,若編碼後的向量，其維度 i 之值為 1，則代表資料屬於類別 i,若某個資料屬性有 N 種類別，則需要 N 個維度的二位元向量來表示,編碼後的向量將會是稀疏向量(Sparse Vector),A
以下描述何者錯誤？,第 80 個月後曲線為平行線，表示在第 80 個月後，無個案因肺癌死亡，但有幾個個案是非因肺癌死亡,曲線有下降表示有因肺癌死亡之事件發生,此 Kaplan-Meier 估計結果中，存活中位數，男性為 40 個月，女性為 70 個月,Kaplan-Meier 估計方法，需在兩條存活曲線沒有相交的狀況下進行估計,D
有關P-值(P-value)之敘述，下列何者正確？,P-值越小，越可能會拒絕H0,P-值是虛無假設為真的機率,P-值等於0.05,P-值為型一錯誤的機率,A
"某民調針對某候選人的支持度做調查，以電話隨機抽樣20歲以上民眾於1000份有效樣本中，顯示此候選人在95 %的信心水準下的信賴區間為 (0.33, 0.39)，請問若將信心水準改成99 %，此信賴區間的間距會有下列何種變化？",變大,不變,無法判斷,變小,A
人工智慧(AI)、深度學習(DL)與機器學習(ML)之關係為下列何者？,DL ⊂ AI ⊂ ML,DL ⊂ ML = AI,DL ⊂ ML ⊂ AI,AI ⊂ ML ⊂ DL,C
"隨機變數 X 的機率分配函數為 f(X) = X/15 for X = 2, 3, 4 or 6。求 3X+4 的期望值為何？",13,17,15,20,B
關於監督式學習(Supervised Learning)，下列敘述何者有誤？,主成分分析是典型的監督式學習方法,訓練資料是由輸入及預期輸出所組成,訓練資料過少時，可利用拔靴法(Bootstrap)進行修正,函數的輸出可以是預測一個分類標籤或是一個連續的值,A
請問個案組 vs 對照組心絞痛年 95%信賴區間下限 vs 上限分別為何？95%信賴區間=平均值±1.96×標準誤,10.39 vs 5.48,10.39 vs 3.52,6.73 vs 5.48,6.73 vs 3.52,C
在一完全對稱的分配中，下列敘述何者有誤？,最小值至Q1的距離等於Q3至最大值的距離,Q1至Q2的距離等於Q2至Q3的距離,最小值至Q2的距離等於Q2至最大值的距離,Q1至Q3的距離為最小值至最大值距離的一半,D
冬奧 500 公尺競速(uniform distribution)，36 位參賽者比賽成績介於 34.5~37.5 秒之間。如果參賽者的成績大致服從均等分配。主辦單位準備選出成績排名前 6 名的 6 位選手晉級決賽，請問主辦單位的晉級門檻應該訂多少？,35.5 秒,35 秒,36.5 秒,36 秒,B
設事件和之驗前機率為 P( A 1) = 0.4 和 P( A2 ) = 0.6，已知A1和A2 互斥，P( B | A1 ) = 0.2 和 P( B | A2 ) = 0.1，下列何者正確？,P( A2 ∪ B ) = 0.46,P( A1∩ B) = 0.06,P( A 1| B ) = 3/7,P{B} = 0.14,D
在進行統計檢定時，若檢定值的p-value小於顯著水準ߙ，則表示下列何種結果？,拒絕虛無假設,無法拒絕對立假設,無法拒絕虛無假設,拒絕對立假設,A
巨量資料由於數量大與特徵多元的特性，若適當透過探索式資料分析的技巧，能幫助我們了解資料的多種隱含現象，但不包含下列哪一個項目？,分析各變數間的關聯性，找出重要的變數,檢查有無離群值或異常值，看資料是否有誤,解析資料或事件的因果關係,瞭解資料，獲取資料的資訊、結構和特點,C
在複廻歸模型中，下列關於Adj-ܴR2之敘述，何者正確？,Adj-ܴ-ܴR2的值可能是負值,Adj-ܴ-ܴR2的值恆為正值,Adj-ܴR2的值恆大於ܴR2的值,Adj-ܴR2的值恆大於1,A
假設已知某個城市有60 ％的大學生有打工經驗，也發現該城市有70 ％的大學生有意願再繼續就讀研究所。若使用簡單隨機抽樣，由該城市的大學生中抽出1位同學，下列何者有誤？,被抽出同學有意願再繼續就讀研究所的機率為0.63,被抽出同學有打工經驗且有意願再繼續就讀研究所的機率至少為0.3,被抽出同學有打工經驗且有意願再繼續就讀研究所的機率至多為0.6,被抽出同學有意願再繼續就讀研究所的機率為0.7,A
關於遷移學習(transfer learning)特性，下列何者有誤？,遷移學習被應用於認知科學,遷移網絡之應用包括語句分類，篩選垃圾郵件與簡訊以及發現癌症種類,遷移學習之重點是不必儲存已解決一個問題之模型,可使用遷移學習重新利用既有神經網絡,C
"針對統計檢定力（statistical power, 1-β）的敘述，下列何者較正確？",當虛無假設是真的，卻沒有推翻虛無假設的機率,當對立假設是真的，卻推翻虛無假設的機率,當對立假設是真的，卻沒有推翻虛無假設的機率,當虛無假設為真的，卻推翻虛無假設的機率,B
配置 Hadoop 時，JAVA_HOME 包含在下列何者配置檔案中？,hadoop-default.xml,hadoop-site.xml,configuration.xsl,hadoop-env.sh,D
下列何者可能是模型有配適不足(Under-fitting)的狀況？,訓練誤差較大，測試誤差較小,訓練誤差較大，測試誤差較大,訓練誤差較小，測試誤差較小,訓練誤差較小，測試誤差較大,B
學者Endsley(1995)針對決策過程所提出的處境察覺(Situation Awareness)模型中，決策人員察覺所處環境的3個狀態：①規劃(projection) ②知覺(perception) ③理解(comprehension)，請問此 3個狀態正確的步驟順序為下列何者？,②①③,③①②,②③①,③②①,C
欲檢定民眾對重啟深澳燃煤電廠的支持度是否過半，在 5%的顯著水準下，透過隨機抽樣電訪調查的檢定 p-值須滿足下列哪一個條件，才會拒絕虛無假說？,p-值≥2.5%,p-值≥5%,p-值≤5%,p-值≤2.5%,C
盒子中有 8 顆球，其中 4 顆是白球，其餘是黑球。以取後不放回方式隨機取 2 顆球，令 X 為取到白球之個數。下列何者正確？,E(X) = 0.5,Var(X) = 3/7,P(X = 1) = 3/7,P( X ≤ 1 ) = 5/7,B
在實務研究上，若發現欲對一個 2×3 列聯表進行檢定時，其中有兩個細格（cell）的期望值不符合 Pearson's chi-square test 的使用前提。試問：在進行下列那一項動作之後，就能夠有機會且合理地使用該檢定方法？,增加樣本數,將直行最少個數的組別與最多個數的組別合併,將直行最少個數的組別與次少個數的組別合併,將橫列的組別合併,A
下列哪一種統計量最適合呈現成對等級資料的相關性？,等級符號統計量(Rank Sign Statistics),史皮爾曼統計量(Spearman Statistics),皮爾森相關係數(Pearson Correlation Coefficient),連統計量(Run Statistics),B
一般會要求Spark的使用者將RDD(Resilient Distributed Dataset)變數宣告為唯讀性質的val，原因是下列何者？,確保資料在分散儲存時的獨立性,確保資料在平行計算時的安全性,確保資料在平行計算時的一致性,確保資料在分散儲存時的完整性,C
當顯著水準與抽樣誤差為已知時，要決定為比較兩母體比例（P1和 P2）所需樣本大小，P1與 P2之估計值越靠近 0.5 時：,所需樣本越大,樣本大小不受影響,由已知資訊無法決定效果,所需樣本越小,A
為探討不同的水源養殖的漁獲收入是否有差別。分別在淡水、鹹水、混合等三類養殖場（養殖單位為：口）分別選取 10、4、6 口，調查其每口年漁獲收入。欲以單因子變異數分析(one-way ANOVA)檢定不同水源的養殖場平均每口年漁獲收入是否有顯著差異，請問變異數分析表中誤差變異的自由度為何？,17,20,18,2,A
關於中央極限定理，下列敘述何者有誤？,若母體為均勻分配，僅抽10個樣本，其樣本平均數分配即為常態分配,若母體為常態分配，僅抽10個樣本，其樣本平均數即為常態分配,有了中央極限定理，我們才能從樣本統計量去推估母體參數,若母體為指數分配，僅抽5個樣本，其樣本平均數即為常態分配,D
關於MAP Reduce Programming Model，下列敘述何者正確？,是一種類神經網路的程式設計架構,是一種處理地理資訊的程式設計方法,是一種資料壓縮的技術,是一種用平行化、在分散式系統上處理數據的程式設計架構 【請翻頁繼續作答】 1.統計學 2.巨量資料概論第 4 頁，共 4 頁,D
"我們可以利用中央極限定理的結果，建構μ的 95%信賴區間，稱為（a, b），針對此信賴區間的描述，何者正確？","表示μ有 95%的機率會在（a, b）之間","（a, b）區間愈長表示標準誤愈大，代表樣本數較小","表示此（a, b）必會包含μ",建置μ的 95%信賴區間，會比 99%信賴區間來得長,B
"以 2010 年為基期的 2017 年消費物價指數 (Consumer Price Index, CPI) 為 160。請問 1 元的購買力 (purchasing power)為何？",2.56,0.391,1.6,0.625,D
某研究者收集了 10 名罕見疾病患者的發病年齡，若欲比較男性和女性之發病年齡是否有差異，則該使用何種統計方法來進行檢定？,Wilcoxon rank-sum test,Spearman correlation,Wilcoxon sign-ranked test,Kruskal-wallis test,A
下列哪項非屬指數平滑法(Exponential Smoothing Method)之特性？,可以一次產出超過1期以上的預測值,可以平滑資料中的季節特徵(Seasonal Components),可以產生1期預測值,可以平滑資料中的循環特徵(Cyclical Components),A
在數據科學領域中，當數據分佈不均衡時，下列哪個評估指標最適合用於分類器性能評估？,精確度(Accuracy),F1分數(F1-Score),正確率(Precision),召回率(Recall),B
假若 A1 與 A2 為互斥且互餘事件，已知 P(A1)=0.3，P(A2)=0.7。而另一事件 B，已知 P(B|A1)=0.6， P(B|A2)=0.3。求P=0.46，求 P(A1|B)？,0.21,0.46,0.18,0.39,B
在最近針對100名小學六年級學生的研究中，得知他們每週平均看電視的時間是20小時，標準差為5小時，請問全體六年級學生每週平均看電視時間的95 %信賴區間，最接近下列何者？,"(15小時, 25小時)","(20小時, 25小時)","(19小時, 21小時)","(17小時, 23小時)",C
進行資料分群時，下列敘述何者表示好的分群結果？,群內成員相似度低，群間成員相似度高,群內成員相似度低，群間成員相似度低,群內成員相似度高，群間成員相似度高,群內成員相似度高，群間成員相似度低,D
關於非監督式學習(Unsupervised Learning)，下列敘述何者正確？,決策樹(Decision Tree)是一種常用的非監督式學習方法,可用於做分群與降維的工具,訓練資料是由輸入及預期輸出所組成,K Nearest Neighbor演算法屬於非監督式學習方法,B
關於逐步迴歸(stepwise regression)，下列敘述何者正確？,在逐步迴歸中，犯一個或多個型一或型二錯誤的機率非常小,逐步迴歸結果應直接當作預測Y應變數的最終模型,逐步迴歸用於從一大組變數中確定哪些變數可用於預測應變數的值,當考慮包含一個或多個虛擬變量(dummy variable)時，不能使用逐步迴歸,C
關於遞歸神經網路(RNN)之基本概念，下列何者有誤？,可用來處理時間序列資料,長短期記憶模組共 4 層，比 RNN 多 3 個 S 型函數層,反向傳播的權重更新不會造成梯度爆炸,長短期記憶模組，能改善 RNN 在長期記憶之不足,C
下列有關過擬合(Overfitting)之處理策略，何者有誤？,使用早停法(Early Stopping),利用數據增強如圖片旋轉，增加數據多樣性,不斷增加訓練次數，直到訓練誤差趨近於零,使用Dropout技巧隨機丟棄神經元,C
汽車公會小客車在不同速率(X，公里/小時)下的每公里消耗的汽油公升數的油耗(Y，每百公里消耗的汽油公升數)，建立了最小迴歸預測模式，如下： Y = 10.048 － 0.0164X 請問速率為 100 公里/小時下，預估的油料消耗量為何？,10.0316,9.884,10.048,8.408,D
巨量資料分析所蒐集之資料來源，下列何者與其他來源差異最大？,養殖水產保險,753感冒指數,豆腐指數,網路溫度計,D
對於為什麼HDFS的檔案塊(Blocks)預設成128MB為最佳狀態之敘述，下列何者正確？,因為這樣每8個檔案塊剛好就是1GB，剛好適合伺服器核心數都是4或8的倍數,如設成128KB，則1個cluster會有太多檔案塊，造成NameNode很難儲存每個檔案塊之位置,因為若把檔案塊設成128KB，對於多個Mappers要同時處理來說太小了,因為我們只能夠在1個節點上，存1個檔案的其中1個檔案塊,B
假設樣本迴歸方程式為Y = 3 + 0.40x 。假設當x為10時，觀察到y為8，模型預測的殘差為何？模型是否低估或高估了y的值？,殘差= -1，模型低估了y,殘差= 1，模型高估了y,殘差= -1，模型高估了y,殘差= 1，模型低估了y,D
二項分配和超幾何分配之間，主要的差別在於超幾何分配具有下列何種特質？,每次試驗彼此並不獨立,成功的機率必須小於 0.5,隨機變數是連續的,成功的機率必須大於 0.5,A
簡單線性回歸分析中，已知SSE=500，SSR=300，請問判定係數 R2 為何？,0.6,0.625,0.375,0.167,C
設 A 和 B 是兩個獨立之事件，則條件機率 P(A | B) 等於下列何者？,P｛A｝,P(A ∩ B),P｛B｝,P(A ∪ B),A
若欲將大量資料進行分群，下列何種方法不適合？,決策樹法,階層式方法,K-means法,SOM方法,A
在盒型圖（boxplot）中，圖形中央四邊形所對應的數值範圍，涵蓋了這個變數多少比例的觀察值？（α 為顯著水準）,100(1-α)%,50%,95%,75%,B
在沒有母體元素的底冊，且觀測值的費用會隨著元素間的距離增加而提高。如此條件下，下列抽樣技術何者為較有效的抽樣方法？,集群抽樣,簡單隨機抽樣,分層隨機抽樣,定額抽樣,A
關於由小到大的電腦容量(單位)，下列何者正確？,TB＜PB＜YB＜EB,GB＜TB＜ZB＜EB,GB＜TB＜PB＜EB,YB＜GB＜TB＜PB,C
關於巨量資料思維，下列敘述何者正確？,企業在蒐集資料的過程中可能觸及個人隱私的疑慮,巨量資料分析純粹是應用於商業競爭上的技術，無法廣泛被應用於日常生活中,巨量資料分析建模的過程中不需要考慮資料是否與背景假設吻合,巨量資料中包含大量的雜訊，運用傳統統計方法較能降低雜訊對模型的影響,A
關於工業 4.0 製造模式轉變，下列何者正確？,將原本 B2C 之製造模式轉變為 C2B,將原本 B2B 之製造模式轉變為 C2B,將原本 B2C 之製造模式轉變為 B2B,將原本 B2B 之製造模式轉變為 C2C,A
有關資料分布是否對稱的敘述，下列何者正確？,峰度係數(coefficient of kurtosis)可以用來判斷資料是否對稱,偏態係數為負值時，資料應該是右偏(skew to the right),對稱資料的平均數必等於眾數,右偏(skew to the right)之資料通常會有平均數大於中位數的現象,D
關於統計資料蒐集與分析，下列敘述何者有誤？,運用實驗設計的好處是可以排除其他不感興趣因素的干擾,使用問卷調查時，採用便利抽樣可以節省成本,對於開放性的問題探索，可以使用半結構式訪談來蒐集資料,用迴歸模型分析資料庫資料，可以確定獨立變數與應變數的因果關係,D
在統計學概念及方法中，下列哪些會受極端值影響？ ① 中位數② 平均數③迴歸直線的係數④ 全距⑤眾數⑥ 四分位數距(IQR),②③④,①②③④,①②⑤,④⑥,A
關於Hadoop Distributed File System(HDFS)，下列敘述何者正確？,預設資料塊大小為16 MB,除了Client外，組成架構還包含Name Node、Secondary Name Node及Data Node,如果Name Node當機，Secondary Name Node可做為備份來維持系統正常運作,支援資料的隨機讀寫,B
過去的經驗顯示薪資分布呈現嚴重的右偏(skew to the right)，欲檢定兩性的薪資中位數是否有顯著性差異，下列何者最適合？,M-W 檢定 (Mann-Whitney Test),K-W 檢定 (Kruskal-Wallis Test),威爾卡森符號檢定(Wilcoxon Sign Rank Test),雙母體 t-檢定,A
一項健康飲食的衛生教育介入研究中，分別測量實驗組及對照組在衛生教育介入前後了解健康飲食的知識分數，若要探討實驗組的衛教介入前後知識分數是否有改變，請問下列敘述何者正確？,母數方法要用單一樣本 Student’s t 檢定，無母數方法要用 Wilcoxon rank-sum 檢定,母數方法要用成對樣本 Student’s t 檢定，無母數方法要用 Wilcoxon rank-sum 檢定,母數方法要用兩組獨立樣本 Student’s t 檢定，無母數方法要用 Wilcoxon rank-sum 檢定,母數方法要用成對樣本 Student’s t 檢定，無母數方法要用 Wilcoxon signed-rank 檢定,D
某一研究宣稱每10位醫生中，有9位會推薦病人服用止痛藥以緩解頭痛。為驗證此敘述(對立假說為推薦病人服用止痛藥的醫生比率＜0.9)，實際取樣100位醫生，其中有83位推薦病人服用止痛藥。請問其檢定統計量為何？,-4.12,-1.86,-0.07,-2.33,D
"有3法則可決定結果發生機率，包含古典法則、相對次數法及主觀認定法。請問下列3種情形，分別依據哪一種法則認定？①美國人將贏明年法國公開賽②公平骰子之任一點出現機率為1/6 ③根據過去經驗，假定某種教科書每月之平均銷售為5,000本是合理的。",① 古典法則②相對次數法③ 主觀認定法,①相對次數法②古典法則 ③ 主觀認定法,①相對次數法②主觀認定法③古典法則,① 主觀認定法②古典法則③ 相對次數法,D
針對某個樣本數為 20 的樣本，所計算的標準差（standard deviation）與標準誤（standard error），下列敘述何者正確？,標準誤＝標準差 × √20,標準誤＝標準差 × 20,標準差＝標準誤 × √20,標準差＝標準誤 × 20,C
"一位分析師正在進行滿意度調查，從1,000名來自四家房屋仲介的新房購買者名單中抽樣，分析師從購屋者中抽取400名為樣本，他隨機抽取每家仲介的100名購屋者，請問這是一個簡單隨機樣本(simple random sampling)的例子嗎？",是，因為每家仲介的購買者在樣本中都有同等的代表,否，因為人口由四種不同房屋仲介的購買者組成,是，因為樣本中的每個買家都是隨機抽樣的,否，因為400位買家樣本被選中的機會並不均等,D
“贏得樂透獎之機會為兩百六十萬分之一”屬於何種統計學？,敘述統計學,推論統計學,理論統計學,應用統計學,B
假設阿里山神木群的年齡其平均值為 1200 年，標準差為 100 年，下列敘述何者正確？,有 99.7%的神木年齡區間為 900 至 1500 年間,有 95%的神木年齡區間為 1000 至 1400 年間,至少 89%的神木年齡區間為 900 至 1500 年間,至少 75%的神木年齡區間為 1100 至 1300 年間,C
某知名人士想競選民意代表，但不清楚自己的民意基礎為若干，於是以抽樣方式了解他的支持度p。若估計誤差不超過3 %，請問需要抽多少樣本(請以95 %信心水準計算)？,"4,269","1,243","1,068",654,C
已知組裝某機器的零件，所需時間具有平均數為14分鐘的指數分配。求組裝該零件所需時間不超過7分鐘的機率為何？,2-e-1,2-e-2,1-e-2,1-e-0.5,D
統計檢定的檢定力是正確判定下列何種情形之能力？,無法拒絕一個正確的虛無假設,無法拒絕一個錯誤的虛無假設,拒絕一個錯誤的虛無假設,拒絕一個正確的虛無假設,C
若 A 與 B 球員 13 年來之平均打擊率分別為 x 與 y，且 ∑x =3.627，∑y=4.054，∑x 2 =1.024861，∑ y2 =1.27306。請問那一球員較穩定並計算其標準差？,（B，S = 0.033）,（B，S = 0.027）,（A，S = 0.027）,（A，S = 0.033）,B
下列何者非屬使用巨量資料處理技術之主要目的？,儲存和處理的資料數量對於傳統資料庫來說太大時,以即時或低延遲的方式擷取、處理和分析未繫結的資料串流,轉換非結構化資料以進行分析和報告,開發人工智慧導向的應用系統,D
下列何者不是維度縮減(dimensionality reduction)之方法？,Principal component analysis (PCA),Classical multidimensional scaling (cMDS),Clustering algorithms,Random projection,C
某樣本(n=100)的標準誤為30。若要將標準誤降為15，下列樣本處理方式，何者正確？,樣本數增至200,樣本數增至400,樣本數減至50,樣本數減至25,B
"下列何者非屬關聯式資料庫(Structured Query Language, SQL)的資料模型？",表格,列,超連結,欄,C
某公司員工的年終獎金平均數為 10 萬元，標準差為 4 萬元，假設年終獎金的分布大致服從常態，請問績效最好的前 5%員工的年終最少有多少？【提示：P(Z ＞1.96)=0.025；P(Z ＞1.645)=0.05】,17.55 萬元,16.37 萬元,16.2 萬元,16.58 萬元,D
某公司的客服中心，平均每三分鐘會接到一通電話，請問六分鐘內都沒有接到電話的機率是多少？,0.105,0.135,0.065,0.035,B
一項探討醫學檢驗值與胰臟癌關係的病例對照研究，研究過程中收集了飯前血糖、飯後血糖、 糖化血色素及總膽固醇，若想要了解有或沒有胰臟癌之相關醫學檢驗值互相校正後，何項相關醫學檢驗值較有顯著意義，下列何種統計方法最合適？,複線性迴歸,簡單羅吉斯迴歸,複羅吉斯迴歸,簡單線性迴歸,C
關於監督式學習(Supervised Learning)，下列敘述何者有誤？,決策樹(Decision tree)是一種監督式學習方式,監督式學習是機器學習方法中的一個子類別,K-mean分群法(k-means clustering)是一種監督式學習方式,需要有標記(labeled)的數據做為訓練集,C
Gartner Group於2012年定義巨量資料所具備3V的特性，下列敘述何者有誤？,多樣化(Variety),差異(Variation),高流速(Velocity),超大容量(Volume),B
Kruskal-Wallis test 的虛無假設為下列何者？,各組資料母群體的變異數相等,各組資料母群體的平均數相等,各組資料母群體的中位數相等,各組資料母群體的眾數相等,C
"一位正在競選的政治人物，對 30,000 名註冊選民進行一項民意抽調。接受抽調訪談的 200 位註冊選民中，48 %的選民表明將票投給他。下列敘述何者有誤？",48 % 是樣本參數,參數是支持率,樣本為接受訪談的 200 位註冊選民,"感興趣的母體為 30,000 名註冊選民",A
若X服從常態分配，期望值與標準差皆為60，令ܻY= 600+5ܺX+0.3ܺX2，請問E(Y)為何？,3060,2440,2600,2340,A
"測驗學習成效的過程中，若上課前和上課後的測驗分數差異符合常態分配，其前後差異分數標準差為 20。在顯著水準為 0.05 下，得到的信賴區間為[75, 85]，則樣本數為多少才能符合上述之條件（無條件進位取整數）？",44,107,85,62,D
假設遠洋漁業在過去秋刀魚產量每天平均捕獲 18 噸，標準差 2 噸。但環境變遷氣候影響的情況下，過去 30 天秋刀魚捕獲平均 17 噸，標準差 3 噸。試問秋刀魚捕獲量是否下降，下列何者錯誤？,在顯著水準 0.05 下，有足夠證據說明秋刀魚漁獲量是降低的,在顯著水準 0.1 下，有足夠證據說明秋刀魚漁獲量是降低的,"這筆資料的 95%信賴區間估計為[16.28, 17.72]",虛無假設與對立假設為 H0 :μ ≥17 v.s.Ha :μ <17,D
下列關於假設檢定的敘述，有幾個是正確的？ ① p-value的定義是虛無假設成立，獲得檢定統計量及更極端數值之機率 ②我們可以用建立平均值的信賴區間來檢驗，虛無假設H0：μ ≥ 2，對立假設HA：μ ＜ 2 ③α表示虛無假設為真的機率 ④如果第一個假設檢定的p-value值為0.00029，而第二個假設檢定的p-value值為0.001，我們可以得出結論：第一個檢定有更多的證據可以拒絕虛無假設,0,2,1,3,B
有關K-means集群(clustering)演算法，下列敘述何者有誤？,K-means 演算法的目標是使各個群組間之均方誤差總和達到最大,不論不相似度測度(dissimilarity measure)為何，均適合採用 K-means 演算法,K-means 演算法的目標是使各個群組內部的均方誤差總和達到最小,同一筆資料，用 K-means 演算法分群兩次，可能得到不同之分群結果,B
通常處理有問題的資料時，不包括下列哪一項？,移除,加權,插補,替換,B
何者非屬監督式學習之演算法？,決策樹,關聯規則,隨機森林,支持向量機,B
一資料集有 300 筆觀察值，極小與極大值各為 54.5 與 98.6，有 186 筆資料小於 81.2。試問 81.2 為第幾百分位數？,53,68,62,71,C
班上學生人數共 20 人，第一次統計考試中，學生唸書時間及成績之判定係數(coefficient of determination)為 80 %。迴歸方程式之變異數σ2 估計式的標準誤(standard error of estimate)為 10。以上資訊可編製變異數分析表(ANOVA)表，試問總變異(total sum of square)為何？,"8,000","9,000","5,400","7,200",B
某人力銀行收集大學畢業生的起薪資料庫之敘述性統計顯示，男生平均為 28K、變異數為 9 K2；女生平均為 27K、變異數為 4K2。從資料庫中隨機抽出 6 位男生、5 位女生，請問這份樣本的男、女生平均起薪差的變異數是多少？,2.3K 2,0.9K 2,0.7K 2,2.467K 2,A
在資料工程項目中為確保資料完整性，下列哪種技術是必要的？,資料驗證(Validation),資料隨機化(Randomization),資料加密(Encryption),資料壓縮(Compression),A
"一批 350 張彩券有 4 張會中獎。某人買了 4 張，至少 1 張沒中獎的機率為1。若 1 張售價 50 元，4 張分別中 10,000、5,000、1,500 及 500 元之獎金，請問買 1 張獎券之平均獲利多少？",-4.32,-2.54,-3.43,-1.43,D
與資料庫(Database)比較，資料倉儲具有下列哪一種特性？,具有資料修改及新增功能,資料結構高度正規化,具有跨平台作業能力,儲存短期詳細的作業資料,C
巨量資料最後提出的第四個V是什麼？,大量化Volume,真實性Veracity,快速化Velocity,多樣化Varity,B
在複廻歸模型中，下列哪種情形需增加模型中解釋變數的交叉交乘項？(如：ܺX1X2),模型中解釋變數過多,ܺX1和應變數間的關係受到ܺX2的影響,解釋變數ܺX1與ܺX2的參數估計值皆不顯著,應變數與解釋變數間有曲度關係,B
下列關聯式資料庫一致性屬性之概念，何者正確？,要求進行交易時資料就必須符合資料庫結構描述,要求從意外的系統故障或停電狀況還原成上個已知狀態的能力,要求並行的交易必須分開執行,要求交易完整執行或完全不執行,A