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112年經濟部聯招-統計學.巨量資料概論

112年經濟部聯招-統計學.巨量資料概論經濟部聯招11260 分鐘50100
試題 1
假設X的標準差為5,試求Var(2X-5)為何?
  1. A100
    尚無統計
  2. B50
    尚無統計
  3. C10
    尚無統計
  4. D20
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試題 2

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試題 4
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?
  1. A0.500
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  2. B0.333
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  3. C0.250
    尚無統計
  4. D0.667
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試題 5

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試題 6

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試題 7

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試題 8

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試題 9

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試題 10

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試題 11
在進行統計檢定時,若檢定值的p-value小於顯著水準α,則表示下列何種結果?
  1. A無法拒絕虛無假設
    尚無統計
  2. B無法拒絕對立假設
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  3. C拒絕虛無假設
    尚無統計
  4. D拒絕對立假設
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試題 12
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?
  1. A樣本數增至400
    尚無統計
  2. B樣本數增至200
    尚無統計
  3. C樣本數減至50
    尚無統計
  4. D樣本數減至25
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試題 13
統計檢定的檢定力是正確判定下列何種情形之能力?
  1. A拒絕一個正確的虛無假設
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  2. B無法拒絕一個正確的虛無假設
    尚無統計
  3. C拒絕一個錯誤的虛無假設
    尚無統計
  4. D無法拒絕一個錯誤的虛無假設
    尚無統計

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試題 14
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?
  1. A-4.12
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  2. B-2.33
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  3. C-1.86
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  4. D -0.07
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試題 15

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試題 16

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試題 17

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試題 18

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試題 19

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試題 20

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試題 21

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試題 22
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?
  1. A0.27
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  2. B0.24
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  3. C0.25
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  4. D0.26
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試題 23
根據經驗法則,如果數據呈現「鐘形」常態分配,約有多少百分比的觀察值落在算術平均數 上下1個標準差的範圍內?
  1. A68.26
    尚無統計
  2. B75.00
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  3. C88.89
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  4. D93.75
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試題 24
在一完全對稱的分配中,下列敘述何者有誤?
  1. AQ1至Q2的距離等於Q2至Q3的距離
    尚無統計
  2. B最小值至Q1的距離等於Q3至最大值的距離
    尚無統計
  3. C最小值至Q2的距離等於Q2至最大值的距離
    尚無統計
  4. DQ1至Q3的距離為最小值至最大值距離的一半
    尚無統計

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試題 25
下列哪項非屬指數平滑法(Exponential Smoothing Method)之特性?
  1. A可以平滑資料中的季節特徵(Seasonal Components)
    尚無統計
  2. B可以平滑資料中的循環特徵(Cyclical Components)
    尚無統計
  3. C可以一次產出超過1期以上的預測值
    尚無統計
  4. D可以產生1期預測值
    尚無統計

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試題 26
在機器學習中,深度強化學習(Deep Reinforcement Learning)主要面臨的挑戰為下列何者?
  1. A過擬合(Overfitting)
    尚無統計
  2. B計算效率
    尚無統計
  3. C缺乏大規模資料
    尚無統計
  4. D探索與利用的平衡
    尚無統計

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B

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試題 27
在機器學習中,遞迴類神經網路(RNN)主要用於處理下列何種類型之資料?
  1. A非結構化資料
    尚無統計
  2. B圖像資料
    尚無統計
  3. C時序資料
    尚無統計
  4. D結構化資料
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試題 28
在巨量資料分析中,下列何者為主成分分析(PCA)之用途?
  1. A資料壓縮
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  2. B資料可視化
    尚無統計
  3. C資料備份
    尚無統計
  4. D特徵選擇與降維
    尚無統計

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D

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試題 29
在巨量資料分析中,推薦系統的主要目標為何?
  1. A評估資料相關性
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  2. B預測未來趨勢
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  3. C辨識異常行為
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  4. D提供個性化建議
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D

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試題 30
維度災難(Curse of Dimensionality)指下列何者?
  1. A資料集的數據維度過多
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  2. B資料集的數據維度過少,導致計算困難
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  3. C資料集的數據分佈不平均
    尚無統計
  4. D資料集中的數據缺乏多樣性
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試題 31
考慮巨量資料的特性,下列何者最能描述「Velocity」之特性?
  1. A資料的快速產生、傳輸、即時處理
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  2. B資料多樣性
    尚無統計
  3. C資料的大規模與容量
    尚無統計
  4. D資料的真實性與準確性
    尚無統計

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試題 32
當面對結構化和非結構化的巨量資料時,下列哪項存儲技術最適合存放非結構化資料?
  1. A資料倉儲
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  2. B關聯式資料庫
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  3. CNoSQL資料庫
    尚無統計
  4. DOLAP立方體
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試題 33
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?
  1. A資料加密(Encryption)
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  2. B資料驗證(Validation)
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  3. C資料壓縮(Compression)
    尚無統計
  4. D資料隨機化(Randomization)
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試題 34
針對巨量資料處理,台灣的一家公司決定使用MapReduce進行數據處理,下列何者最能說明 MapReduce之操作方式?
  1. A首先彙整資料,然後再分配給不同的節點進行處理
    尚無統計
  2. B在單一伺服器上進行所有計算,然後將結果分配給客戶端
    尚無統計
  3. C先將資料映射到各節點,再從各節點彙整結果
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  4. D資料首先被分配給節點,每個節點獨立運算,不需要合併結果
    尚無統計

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試題 35
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?
  1. A精確度(Accuracy)
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  2. BF1分數(F1-Score)
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  3. C正確率(Precision)
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  4. D召回率(Recall)
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試題 36
下列有關過擬合(Overfitting)之處理策略,何者有誤?
  1. A利用數據增強如圖片旋轉,增加數據多樣性
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  2. B不斷增加訓練次數,直到訓練誤差趨近於零
    尚無統計
  3. C使用Dropout技巧隨機丟棄神經元
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  4. D使用早停法(Early Stopping)
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試題 37
下列何者屬於資料探勘研究的範疇?
  1. A專家系統的推論
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  2. BSQL查詢處理
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  3. C敘述統計處理
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  4. D分群處理
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試題 38
使用卷積神經網路(CNN)進行圖像辨識時,下列哪一層負責提取圖像的基本特徵?
  1. A全連接層(Fully Connected Layer)
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  2. B池化層(Pooling Layer)
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  3. C歸一化層(Normalization Layer)
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  4. D卷積層(Convolution Layer)
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試題 39
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?
  1. A廻歸(Regression)
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  2. B分類(Classification)
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  3. C聚類(Clustering)
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  4. D降維(Dimensionality Reduction)
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試題 40
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?
  1. A支持向量機(Support Vector Machine)
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  2. B隨機森林(Random Forest)
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  3. CK均值聚類法(K-Means Clustering)
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  4. D主成分分析(Principal Component Analysis)
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試題 41
在機器學習中,特徵工程(Feature Engineering)指下列何者?
  1. A創造新的數據特徵以提高模型的特性
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  2. B調整模型的超參數以改善性能
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  3. C清理數據以去除離群值
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  4. D壓縮數據以節省儲存空間
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試題 42
在類神經網路中,反向傳播(Backpropagation)是用來執行下列哪個關鍵任務?
  1. A將資料從輸入層傳遞至輸出層
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  2. B調整神經元的啟動函數(Activation Function)
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  3. C計算損失函數的梯度,以更新權重
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  4. D創造新的神經元層
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試題 43
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?
  1. Ab→a
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  2. Bb→c
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  3. Cc→b
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  4. Dab→c
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試題 44
下列哪項目標不易透過資料探勘客戶交易資料達成?
  1. A顧客的薪資預測
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  2. B顧客會一起購買的產品項
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  3. C猜測那些產品會先後購買
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  4. D猜測顧客信用卡被盜刷與否
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試題 45
下列何者非屬OLAP操作?
  1. A下鑽(Drill down)
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  2. B資料修改(Update)
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  3. C切片(Slicing)
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  4. D切丁(Dicing)
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試題 46
下列何者非屬資料倉儲用的資料模型?
  1. A物件導向(OOP)
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  2. B星型(Star)
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  3. C雪花(Snowflake)
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  4. D星雲(Constellation)
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試題 47
下列哪項方法較合適使用在進行數據分析時,可有效評估機器學習模型的性能以確保其在實 際應用中具有良好的泛化能力?
  1. A使用全部數據進行訓練
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  2. B增加特徵數量
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  3. C使用交叉驗證
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  4. D增加神經網路的深度
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試題 48
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)?
  1. A變異數
    尚無統計
  2. B TF/IDF
    尚無統計
  3. C基尼係數(Gini index)
    尚無統計
  4. D分類誤差
    尚無統計

正確答案

B

難度分析

中等難度 3/5

統計

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試題 49
下列何者非屬基於內容推薦(Content-Based Recommendation)之優點?
  1. A沒有稀疏(Sparsity)問題
    尚無統計
  2. B可建立使用者輪廓檔案
    尚無統計
  3. C能夠提供推薦的原因
    尚無統計
  4. D對於新品與冷門商品也會推薦
    尚無統計

正確答案

B

難度分析

中等難度 3/5

統計

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試題 50
有關分散式系統之優勢,下列何者有誤?
  1. A彈性擴展(Scalability
    尚無統計
  2. B高容錯性(Fault-tolerance)
    尚無統計
  3. C資料集中性(Centralization)
    尚無統計
  4. D資源最大化(Maximized Resource Utilization)
    尚無統計

正確答案

C

難度分析

中等難度 3/5

統計

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