【評論主題】42. 為達到行銷、財務、人事、生產、研發等目標所必須執行的策略稱為： (A)穩定策略 (B)功能策略 (C)事業策略 (D)總體策略
【評論內容】(B) 功能策略是針對組織內不同功能部門...
【評論主題】39. 下列何種技術是應用於資源分配或工作分配？ (A)線性規劃 (B)競賽理論 (C)人群關係 (D)及時存貨
【評論內容】(B)可以用在作業研究，也可應用於線性規★...
【評論主題】38. 企業選擇在較小範圍中建立成本優勢或差異化優勢，可判斷其係採取何種策略？ (A)成本領導 (B)差異化 (C)產品導向 (D)專精化
【評論內容】(D) 企業專注於特定的市場區隔或產品範★，...
【評論主題】37. 對於平衡計分卡的四個構面描述何者有誤？ (A)財務與非財務的衡量 (B)高層與低層的目標 (C)落後與領先的指標 (D)外部與內部的績效
【評論內容】平衡計分卡的四個構面： 財務與非財務的衡...
【評論主題】36. 依行為學派的觀點，下列哪一種工作設計可帶來的激勵程度最高？ (A)工作豐富化 (B)工作擴大化 (C)工作輪調 (D)工作專業化
【評論內容】工作豐富化：是指透過增加工作的深度，讓員...
【評論主題】24. 現代組織設計是指下列何者？ (A)管理者在組織內部進行層級組織的分工和協調 (B)組織進行垂直和水平結構的變革和重塑 (C)員工按照傳統的角色和責任執行工作 (D)組織遵循傳統的階級制度和權力
【評論內容】(B) 現代組織設計通常強調對組織結構的...
【評論主題】28. 下列各式企業組織架構，以集權至分權管理進行排列，其順序為何？①直線組織、②矩陣組織、③跨功能團隊、④直線與幕僚並存組織 (A)④③②① (B)②③④① (C)①④②③ (D)③②①④
【評論內容】企業組織架構可以根據管理權力的分配方式...
【評論主題】18. 行為學派強調管理者應該關注的是下列何者？ (A)公司的營利能力 (B)員工的需求與動機 (C)市場競爭力 (D)技術及生產力的提升
【評論內容】因為行為學派強調個人的行為和動機對組織運...
【評論主題】32 成人的肌肉質量會隨著年齡的增長而減少。根據隨機選取的 60 名成人之肌肉質量及年齡做迴歸模型分析，結果如下。如果要檢定年齡和肌肉質量之間是否存在線性相關，檢定統計量為何？ (A) 28.36
【評論內容】在迴歸模型中，檢定年齡和肌肉質量之間是否存在線性相關，通常使用 t 檢定。迴歸模型的假設是，迴歸係數（在這裡是年齡的係數）是否顯著不等於零。迴歸係數的 t 檢定統計量（t-statistic）的計算方式為：t = 迴歸係數 / 迴歸係數的標準誤在這裡，年齡的迴歸係數是 -1.190，標準誤是 0.090。將這些值代入公式中，可以計算 t 檢定統計量。t = -1.19 / 0.09t ≈ -13.22
【評論主題】30 下列有關迴歸模式（Regression Models）的敘述，何者正確？ (A)若皮爾森（Pearson）相關係數為零，代表解釋變數與反應變數沒有相關 (B)若自變數之個數增加，其判定係數（R-
【評論內容】(A) 若皮爾森相關係數為零，表示解釋變數和反應變數之間的線性相關性很小，但不代表它們之間沒有其他形式的相關性。皮爾森相關係數度量的是線性相關的程度，而不涉及非線性相關性或其他可能存在的關聯。(C) R-square是一個用來評估迴歸模型對因變數變異解釋程度的統計量。它的計算方式是將模型解釋的變異部分除以總的變異部分。具體而言，R-square的計算公式為：R^2 = 1 - 殘差平方和 / 總變異平方和其中，殘差平方和是模型預測值與實際觀測值之間的差異的平方的總和，總變異平方和是因變數值與因變數均值之間的差異的平方的總和。相反，相關係數（correlation coefficient）是用來度量兩個變數之間線性相關性的統計量。皮爾森相關係數是其中一種常見的相關係數，其計算方式為：皮爾森相關係數} = 共變異數 / (解釋變數標準差 x 反應變數標準差)將相關係數的平方即為R-square時，表示兩者之間存在線性相關。但如果存在非線性相關或其他模式，R-square可能無法充分捕捉。總的來說，R-square和相關係數都是在評估變數之間關係時常用的指標，但它們從不同的角度進行評估。(D) F檢定並不能告訴你哪一個具體的解釋變數對模型的顯著性有貢獻，它只是檢驗整體模型的顯著性。如果你想進一步了解每個解釋變數的獨立貢獻，通常需要進行個別的t檢定或檢定每個迴歸係數的顯著性。
總而言之，F檢定的顯著性表示至少有一個解釋變數對模型的解釋能力是顯著的，但它並不提供有關每個變數的具體信息。個別檢定每個解釋變數的顯著性可以提供更詳細的模型解釋。
【評論主題】25 假設某班級學生的考試成績為常態分配，母體標準差為 10 分。在 95%信賴水準下，如果允許正負 2 分的誤差，需要的樣本數是多少？ (A) 95 (B) 96 (C) 97 (D) 98
【評論內容】在進行樣本大小估算時，常常使用以下的公式：n = (Z˙σ / E)2其中：n 是樣本大小。Z 是在標準常態分佈中對應到的信賴水準的Z值。σ 是母體標準差。E 是誤差的上限。在這個情境下，95% 信賴水準的 Z 值為 1.96，因為我們希望落在 95% 的信賴區間內，因此 Z = 1.96。母體標準差 σ = 10 分誤差 E 是正負2分，所以 E = 2將這些值帶入公式中：n = (1.96˙10/2)2計算得到：n = (19.6/2)2n = 9.82n = 96.04 ≈ 97因此，在95%信賴水準下，如果允許正負2分的誤差，需要的樣本數約為97。
【評論主題】28 在一個完全隨機實驗設計中有 5 種處理（treatment），每個處理中有 7 個受試者。已知總變異量（Sum ofSquares Total）為 450，組間變異（Sum of Squares
【評論內容】
F = MSB / MSW，MSB = SSB / 組間自由度 = 300 / (5 - 1) = 75 MSW = SSW / 組內自由度 = (450 - 300) / (35 - 5) = 5檢定統計量 F = 75 / 5 = 15
【評論主題】27 在一個完全隨機實驗設計中有 5 種處理（treatment），共有 45 個受試者。已知總變異量（Sum of SquaresTotal）為 460，組間變異（Sum of Squares Be
【評論內容】在一個完全隨機實驗設計中，我們可以使用方差分析（ANOVA）來進行統計分析。方差分析將總變異量（Sum of Squares Total, SST）分解為組間變異（Sum of Squares Between, SSB）和組內變異（Sum of Squares Within, SSW）。方差分析的均方和（Mean Squared）是方差除以其自由度。對於組間均方和 MSB 和組內均方和 MSW：MSB = SSB / dfBMSW = SSW / dfW其中 dfB 是組間變異的自由度，dfW 是組內變異的自由度。在這個案例中，我們已經知道 SST = 460、SSB = 300，受試者總數 N = 45，處理組數 k = 5。首先，計算組內變異：SSW = SST - SSBSSW = 460 - 300 = 160接下來，計算組內變異的自由度：dfW = N - kdfW = 45 - 5 = 40最後，計算組內均方和 MSE：MSE = SSW / dfWMSE = 160 / 40 = 4因此，在這個完全隨機實驗設計中，組內均方和 MSE 為 4。
【評論主題】26 在一個完全隨機實驗設計中有 5 種處理（treatment） ，每個處理中有 7 個受試者。組內變異的自由度為何？(A)4 (B)5 (C) 30 (D) 35
【評論內容】組內變異的自由度 = N - k = 7 x 5 - 5 = 30，其中，N 是總體的受試者數，k 是處理的總數。
【評論主題】20 調查顯示某位候選人的支持率之 95%信賴區間為（0.22, 0.28），在經過競選辯論後，候選人欲了解其支持率是否產生變化，試問在 95%的信心水準下，如欲控制估計誤差在正負 3 個百分點內，則
【評論內容】為了控制估計誤差在正負 3 個百分點內，我們可以使用以下的公式計算需要的樣本數：n = [Z2˙ p˙ (1-p)] / E2其中：n 是樣本數Z 是標準常態分佈的 Z 分數，對應到 95% 信心水準的 Z 分數為約 1.96p 是估計的支持率，這裡是 0.25（上下界的平均值）E 是允許的估計誤差，這裡是 0.03（3 個百分點轉換為小數）將這些值代入公式，我們可以得到：n = [1.962˙0.25˙(1-0.25)] / 0.032計算這個表達式，得到樣本數n 的估計值。請注意，這只是一個估算，實際樣本數可能需要根據具體情況進一步調整；根據題目的選項，只有(B)選項最接近
【評論主題】18 假設要建立一母體平均值的 100(1 - α ) %信賴區間，則此信賴區間的寬度不受下列那一個因素的影響？(A)樣本平均數 (B)樣本大小 (C)α (D)母體標準差
【評論內容】
當樣本大小足夠大時（通常是指樣本大小大於30），信賴區間的計算公式中將使用標準差的估計值（通常是樣本標準差）和樣本大小，而不再直接依賴於樣本平均數。因此，在這種情況下，即使樣本平均數的值發生變化，信賴區間的寬度可能不會受到樣本平均數的影響，而更多地受到樣本標準差和樣本大小的影響。
【評論主題】13 考慮從機率分配函數為 f ( x) = ， 0 < x < 2 的母體中隨機抽取 36 個樣本，試問樣本平均數 X 的變異數2 為何？(A) (B) (C) (D)1
【評論內容】在這種情況下，我們可以使用樣本平均數的變異數的公式。首先，由於母體的機率分配函數為 f(x) = 0.5，0 < x < 2，我們知道這是一個均勻分佈（uniform distribution）。對於均勻分佈，其樣本平均數的變異數（variance of the sample mean）的公式為：Var(X) = σ^2 /n其中，σ^2 是母體的變異數，n是樣本的大小。對於均勻分佈，方差σ^2 的計算公式為：σ^2 = (b-a)^2/12其中，a 和 b 分別是均勻分佈的上下界。在這個例子中，a = 0，b = 2，樣本大小 n = 36。代入公式計算得：σ^2 = (2-0)^2/12 = 4/12 = 1/3然後，將 σ^2 和樣本大小 n 代入樣本平均數的變異數公式：Var(X) = (1/3)/36 = 1/108所以，樣本平均數X的變異數為 1/108
【評論主題】9 某班級學生的考試成績為常態分配，平均數為 70 分，標準差為 10 分。根據經驗法則，約有多少比例的 學生之成績介於 60 分及 90 分之間？ (A) 47.5% (B) 68% (C) 81.
【評論內容】根據經驗法則，約 68% 的個體的成績在平均數的一個標準差範圍內（即在 70±10 分之間）， 約 95% 的個體的成績在平均數的兩個標準差範圍內（即在 70±2×10 分之間），所以60～90分之間的機率為0.68+[(0.95-0.68)/2] = 0.815
【評論主題】11 某商店舉辦促銷活動，規定一人只能參加一次抽獎。商店宣稱有 15%的顧客會中獎。今隨機抽取 7 個顧客，至少有一個顧客中獎的機率為何？ (A) 0.15 (B) 0.1428 (C) 0.6794
【評論內容】這是一個典型的機率問題，可以使用機率的補集來計算。商店宣稱有 15% 的顧客會中獎，因此沒有中獎的機率為 1 - 0.15 = 0.85。現在，我們希望計算在 7 位顧客中至少有一位中獎的機率。這可以通過計算所有顧客都沒有中獎的機率，然後用 1 減去這個機率來得到。沒有中獎的機率（一位顧客都沒有中獎）為 0.85 的 7 次方（因為每位顧客都是獨立的事件）：P(沒有中獎) = 0.85^7現在，我們用 1 減去這個機率，就是至少有一位顧客中獎的機率：P(至少一位中獎) = 1 - P(沒有中獎)請計算：P(至少一位中獎) = 1 - 0.85^7計算出的機率即為至少有一位顧客中獎的機率。
【評論主題】7 給定一組資料集，如將此資料集中的每一筆資料都加上 10，則用此新資料集計算出的量數，下列何者與原資料集計算出的量數是不一樣的？ (A)變異數 (B)中位數 (C)全距 (D)標準差
【評論內容】因為每筆資料都＋10，相當於整體數據向右平移10單位，自然地中位數也跟著平移；平均數也有這種性質。
【評論主題】6 某國家認證考試的分數為整數，且已知分數為右偏（正態）分配。則：(A)平均數＜中位數＜眾數 (B)中位數＜眾數＜平均數 (C)眾數＜中位數＜平均數 (D)平均數＜眾數＜中位數
【評論內容】在右偏（正態）分配的情況下，眾數、中位數和平均數的關係通常是：1.眾數（Mode）：可能會小於中位數和平均數。由於右偏分佈，眾數通常位於分布的左側，即分數較低的一側。2.中位數（Median）：通常介於眾數和平均數之間。由於右偏分佈，中位數可能偏向平均數的左側，但它不像眾數受到極端值的影響。3.平均數（Mean）：受到極端值的影響，可能大於中位數。由於右偏分佈，分數較高的極端值會拉高平均數。總體來說，眾數小於中位數，而中位數通常小於平均數。這是因爲在右偏分佈中，尾巴伸向右側，平均數受到高分數的極端值的影響，故選擇(C)選項。
【評論主題】3 若 A 、 B 為樣本空間 S 的兩個獨立事件。已知 P ( A) = 0.2 ， P ( B ) = 0.3 ，則 P ( A B ) = ？(A) 0.5 (B) 0.56 (C) 0.4
【評論內容】
在機率論中，事件 A 和事件 B 的聯集（A ⋃ B）的機率可以通過以下公式計算：
P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(A∩B)
由於題目中没有提供事件 A 和事件 B 的交集（A ∩ B）的機率值，我们無法直接使用上述公式。然而，由於 A 和 B 是獨立事件，可以利用獨立事件的性質來簡化問題。
對於獨立事件，P(A∩B)=P(A)⋅P(B)
所以，P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(A)⋅P(B)
現在，將題目提供的機率值代入公式：
P(A∪B)=0.2+0.3−0.2⋅0.3
P(A∪B)=0.2+0.3−0.06
P(A∪B)=0.5−0.06
P(A∪B)=0.44
因此，P(A∪B)=0.44。
【評論主題】4 給定一組母體資料集，其母體平均值及變異數分別為 30 和 4，則至少有多少資料會落在（25, 35）的區間內？ (A) (B) (C) (D)
【評論內容】
要回答這個問題，我們可以使用統計學中的"切比雪夫不等式"。這個不等式告訴我們，對於任何樣本，至少有 1−1/標準差2 的資料會落在平均值加減標準差的範圍內。
在這個情況下，標準差是平方根的變異數，即 4開根號 = 2。因此，我們可以使用切比雪夫不等式來找出至少有多少資料會落在（25, 35）的區間內：
1−1/22=1−1/4=3/4
這表示至少有3/4的資料會落在平均值加減標準差的範圍內，即 30±2。這樣，我們可以說至少有3/4的資料會落在（25, 35）的區間內。
請注意，這僅是一個下限估計，實際上可能更多的資料會在這個區間內。根據題目的選項，只有(C)符合條件。
【評論主題】18. 在新產品推出之初以低價格引起消費者的興趣，以及激發消費者的購買欲望，希望儘快取得市場佔有率，此為下列何種定價方法？(A)滲透定價法 (B)吸脂定價法 (C)心理定價法 (D)奇偶定價法
【評論內容】
滲透定價法：是指通過給予較低的價格...
【評論主題】18. 在新產品推出之初以低價格引起消費者的興趣，以及激發消費者的購買欲望，希望儘快取得市場佔有率，此為下列何種定價方法？(A)滲透定價法 (B)吸脂定價法 (C)心理定價法 (D)奇偶定價法
【評論內容】
滲透定價法：是指通過給予較低的價格...
【評論主題】40 某大學商學院統計學分 A、B、C 三班上課，選課人數分別為 50、70、80 人。各班學期成績在 80 分以上的比例分別為 12%、10%、15%。請問 80 分以上的同學中來自 A 班的機率是
【評論內容】
p = 80分以上且來自A班的同學 / 80分以上的同學
= 50*12% / (50*12%+70*10%+80*15%)
= 0.24 = 6/25
【評論主題】32.將十進制數 A = 6.375(10) 以二進位數作表示，請問下列何者正確？(A)110.010(2) (B)110.011(2)(C)110.101(2)(D)110.110
【評論內容】
因為0.375的二進制也可以用0*2-1+1*2-2+1*2-3的方式來表示！