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多準則決策分析在共同基金績效評估指標建構上之研究

Treynor Ratio、Sharpe Ratio、Jensen's Alpha和Information Ratio為一般常用的基金績效評估指標，但每一指標考量的風險不盡相同，且投資者也不清楚哪一個指標較合適，故難以單一指標作為選購基金的參考，本研究除了比較這四個單一準則績效評估指標外，再透過多屬性決策分析方法將這四個指標綜合考量以評估共同基金績效，主要採用的多屬性決策分析方法為理想解類似度偏好順序評估方法（Technique for Order Preference by Similarity to the Ideal Solution），以13種加權距離法建立13個多準則績效評估指標，研究2002年9月到2005年6月的82支台灣開放式股票型（投資國內）共同基金發現，在單一準則績效評估指標中以Jensen's Alpha較佳，多準則績效評估指標中則以CRITIC權重下的城市街道加權距離法最好，13個多準則績效評估指標雖然沒有顯著優於單一績效評估指標，但由於多準則績效評估指標能同時將更多的風險和資訊納入考量，所以本研究提出的多準則績效評估指標能作為投資共同基金另一參考的指標。

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在逐步型一區間設限下建立指數分配的壽命檢驗計畫

傳統的壽命檢驗計畫，通常採用型一或型二設限方法來蒐集資料，但傳統的設限方法不允許在實驗中移除存活的實驗單位，且必須連續地監控產品，當我們因故或基於實驗上的方便無法連續檢驗產品，且在實驗中對存活的產品做移除時，就必須採用逐步區間設限方法進行實驗，本論文結合型一設限、區間設限及逐步設限方法，探討當產品壽命服從指數分配時，如何建立壽命檢驗計畫，在給定生產者風險與消費者風險下，求出壽命檢驗計畫所需的最小樣本數，以及檢定壽命的臨界值，並將以上結果編製成表，以利實務界使用。

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台灣地區加油站之相對經營績效評估— 資料包絡法之應用

由經濟部能源局之資料顯示，台灣地區之加油站數至2005年底已達2464座，競爭相當激烈，在這個競爭激烈的市場機制下，業者該如何有效的經營管理成為目前相當重要的課題。 本研究援用經濟部能源局94年度之加油站經營管理調查資料，利用資料包絡分析法，針對台灣地區加油站之經營效率及加油站多角化經營之經營效率兩個主題加以探討，針對兩個不同研究目的之投入要素分別總營業費用、總營業週時、總員工人數、泵島數及加油機台數；和佔地坪數、總營業費用、總員工人數，而產出要素均為總營業收入，透過CCR及BCC兩個基礎模式分析加油站之總體經營效率、技術效率及配置效率。 經由分析結果顯示，國內大部分之加油站均未達到效率前緣；四大地區加油站的平均總效率，以北部地區表現最佳，而東部及離島之表現最差；以都市表現最佳，非都市之加油站其次，而位在偏遠地區之經營效率最差；連鎖加油站已成為目前經營趨勢，獨立站之生存不易，亦難達到經營效率之水準。中油及台塑石化之平均經營效率上並無顯著差異，但台塑之直營連鎖加油站之平均總效率明顯較中油直營連鎖加油站表現佳；500公尺內有出現競爭者之加油站之經營效率較佳；且多角化經營有助於提升經營效率及競爭力。

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在設限樣本下具有浴缸型或遞增的故障率函數的壽命分配之形狀參數的新加權平均數檢定與區間估計

在現實生活中，我們常會遇到無法取得完整樣本的情況，例如因為時間、成本的限制或人為疏失而不能獲得所有的觀察值，而在實際應用上，可靠度分析或存活分析的壽命資料就常有這種問題產生，面對此種不完整資料，我們無法利用一般應用於完整樣本的統計方法來做推論分析。因此，我們所要討論的即為多重型Ⅱ設限樣本的統計分析方法。 在工業生產中許多產品的故障率函數會呈現浴缸型（bathtub shape）的曲線模式，例如電子、電鍍及機械等的產品。另外生物的壽命模式亦是呈現此種曲線。事實上，在產品生產完之後，我們通常會使用預燒（burn-in）來改善產品的品質，因為預燒的主要目的是提早除去初期會故障的零件（零組件、半成品及成品），進而提高產品的可靠度，而這些經維修後的產品，其壽命模式會呈現浴缸型的故障率曲線模式。因此，我們在描述這種情況時，利用具有浴缸型故障率函數之雙參數分配會比Weibull分配，Extreme value分配及Normal分配等等來得適合。所以，本文的主要研究目的為探討利用產品壽命來自於一個具有浴缸型或遞增的故障率函數（failure rate function）的壽命分配之多重型II設限樣本對其形狀參數提出最適當的檢定及區間估計。 在本篇文章中，我們可以發現當其樞紐量檢定力較高的情況下，則所對應之信賴區間長度則較短，而未加權樞紐量與加權樞紐量在不同的設限及不同的總樣本數下，大部分以第4、5及11個樞紐量表現較好，但加權樞紐量不只在檢定力和區間長度的表現又較未加權樞紐量好，因此我們可以提供給讀者新的樞紐量，使得能較為準確的去估計形狀參數。

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無母數迴歸在稀疏及共線資料下的改進方法之研究

在隨機取樣(random design)的無母數迴歸(nonparametric regression)分析中，區域線性估計量(local linear estimator)有許多較好的漸近性質，因此較為多數人所稱道；然而在有限樣本場合，若資料稀疏(sparse)或自變數之間有共線性(multicollinearity)的情形之下，區域線性估計量其條件變異數(conditional variance) 沒有上界(unbounded)。為了避免這些情形，因此有許多的改進方法被提出，如Seifert and Gasser(1996)提出的區域線性脊迴歸(local linear ridge regression)方法、Hall and Marron(1997)的縮小(shrinkage)方法以及Chu and Deng(2003)插補值(interpolation method)的區域線性方法。 本文在討論這些區域線性估計量改進法的比較，並在合理的樣本之下，以交叉比對法(cross validation)來選取各平滑參數(smoothing parameter)，來判斷出在實務上，插補值的區域線性的改進法較能得到較低的樣本期望積分方差(sample mean integrated square error)，並且在實務上所得出的曲線或曲面也較平滑。

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大學校務滿意度指標建構之研究— 以淡江大學為例

淡江大學自87學年度實施校務自我評鑑起，迄93學年度已有7年，在這些年來，淡江大學在各方面的發展亦有極大的改變與進步，內在的如學生人數、教師素質、教學設備、校務行政、環境等有很大的改變與成長；外在的如近年來，教育部與國內著名雜誌針對國內大學評鑑上均獲得極佳的評比。因此，本文根據這7年所搜集的資料，欲探討這幾年來，時空環境的改變下，淡江大學在不同的主觀滿意度(包括「教師」、「學生」、「行政人員」)之下，其發展的趨勢以及建構出一套淡江大學校務滿意度指標模式。 本研究結果顯示，所有的潛在路徑在教師、行政人員與學生之下都具有顯著的影響效果，且都是呈現正向關係的效果，代表本研究所假設之模型，二級潛在變數(校務滿意度)會被所有的一級潛在變數(圖書使用、資訊應用、校園管理、行政程序與服務、社會資源、辦學目標與理念以及整體評價)直接影響，也就是指淡江大學人員對於校務的滿意度，可以由這些一級潛在變數測量而來，且效果都是顯著的。當一級潛在變數所產生之滿意分數越高時，二級潛在變數(校務滿意度)受到此一級潛在變數的影響就越大。

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探討消費者資訊豐富度對不同購買通路之購物意願 模式研究—以大學生選購3C產品為例

在網際網路與電視媒體發達的今日，人們獲得產品資訊的管道已不僅僅侷限在傳統商店這個範圍，如何提供有效的資訊來滿足顧客的需求是現今購物商店業者所必須重視的課題。 本研究以94學年度淡江大學日間部學生做為研究對象，觀察學生選購3C產品時，在傳統與虛擬(網路與電視)的購物通路中，消費者資訊豐富度對購買通路之購物意願的影響。本研究的資訊豐富度是由交易安全性、商店聲譽、推薦資訊、產品資訊以及行銷刺激五個變項所組成，經由知覺風險與信任兩中介變項影響消費者的購物意願，透過LISREL分析，建構出適合各購物通路購物意願之結構模式。 經由分析結果顯示，沒有網路購物經驗的學生，透過平時瀏覽購物網站所接受的各種資訊，對於網路購物通路商店所採取的廣告與促銷優惠，或者外來提供的推薦資訊其接受資訊的程度比沒有瀏覽購物網站的人還要高，如此會使這部分的人有更高的網路購物意願；而對於沒有電視購物經驗的學生，隨著平時有觀看電視購物頻道的習慣，這些人心中對電視購物通路業者的商譽會產生更好的印象，而外來所提供的推薦資訊以及業者所提供廣告與促銷優惠也會增加這部份人的購物意願。不論是在網路、電視或傳統購物通路中，店家的商店聲譽、所展示的產品資訊以及店家所推出的行銷刺激，皆會增加消費者對此商家的信任，進而提高在此商家的購物意願。消費者在網路商店購買產品時，對商家所提供的交易安全機制是感到重視的；而在傳統購物通路商店中，消費者對商家所採用的交易安全機制會讓消費者的知覺風險降低，進而增加消費者在傳統商店的購物意願。本研究發現，不論是在傳統、電視或網路購物通路模式之下，消費者資訊豐富度的各變項中，行銷刺激變項對購物意願的關係皆呈現最大的影響效果。

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資料採礦技術在拍賣網站消費模式之應用

隨著網際網路運用的普及，網路行銷在可見的未來即將成為一個與廠商和消費者息息相關的應用領域。各式商業網站成千上萬，但真正能從網路拍賣中獲利的商者仍不及三分之一，可見在網際網路上從事商業行為之前，審慎的規劃與評估是不可或缺的工作。本文以台灣 Yahoo拍賣網消費者購物的交易紀錄為資料來源，利用資料採礦中的關聯分析找出同一群體中的消費者在Yahoo拍賣網中的消費行為模式；及決策樹C4.5演算法進行分析，嘗試探究某一特定品牌的筆記型電腦購買者的消費特徵，以提供網路拍賣者一個有力的行銷支援模式。

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一般化型二逐步設限下對雙參數Gompertz分配與雙參數極值分配的統計推論

在許多可靠度分析及壽命研究中常會因為時間、人力和金錢的限制或成本的考量而無法取得完整的樣本資料，而在壽命檢測的實驗中，各種設限的方法都是為了節省時間與成本，一般化型二逐步設限就是其中的一種。 Gompertz分配是由Gompertz在1825年所提出的，此模型是個非常重要的生長模型，也運用在生物、醫學、精算等研究上。 極值分配的應用廣泛，運用於自然現象的降雨量及土壤，也運用於壽命模型。 在本文中我們所要探討的主題就是在隨機移除之一般化型二逐步設限的方法下所獲得之有序樣本經過適當的轉換，可得到一組來自標準指數分配且互相獨立的樣本，接著利用此組樣本形成不同樞紐量，和我們所提出的一組新的樞紐量，對來自於雙參數Gompertz分配和雙參數極值分配的形狀參數做假設檢定和信賴區間，以及建立雙參數之聯合信賴區域。最後利用電腦模擬的方法，在不同的(n,m,p,r)下找出檢定力最好以及信賴區間長度最短和聯合信賴區域面積最小的樞紐量。

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以資料採礦技術與機器視覺方法辨認半導體晶圓圖的錯誤樣式

半導體產業為因應科技的日新月異，資訊化程度需求的提升，以及市場的競爭激烈，使得高良率成為所追求的目標之一。因此如再以人工目視辨識，不僅浪費時間且有時會因判定的主觀性，而增加誤判的可能性。本研究為提升偵測的準確性及製程良率，將運用機器視覺方法與資料採礦技術，發展一套晶圓錯誤圖樣分析架構。我們首先以模擬方式產生包含十六種錯誤類型以及不同等級隨機誤差的一維與二維晶圓圖資料，在第一階段將討論支持向量機分析方法的錯誤辨識能力，而在第二階段則使用兩種類神經網路方法與兩種分類樹方法，比較這幾種分類方法與資料型態在辨認晶圓圖錯誤樣式的能力優劣。本論文模擬結果顯示使用支持向量機分析法(SVM)的確能提高精準的辨識正確率，且類神經網路中MLP法的表現最佳。當晶圓資料型態轉換成二維時，類神經與分類樹分類方法均可以提升辨識正確率。