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115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—助理工程師【機電工程】:電工原理#144713(50題)
115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—四級工程師:土木工程#144705(40題)
115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—四級工程師/助理工程師/助理管理師_共同科目:英文#144704(15題)
115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—助理工程師【機電工程】:基本電學#144703(50題)
115年 - 115 國立台北教育大學師資培育處_各類料教育學程暨小學雙語模組甄選複審試題:國語文#144702(35題)
115年 - 115 國立台北教育大學師資培育處_各類料教育學程暨小學雙語模組甄選複審試題:教育心理學#144701(2題)
115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—四級工程師/助理工程師/助理管理師_共同科目:自來水法規#144700(15題)
115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—四級工程師/助理工程師/助理管理師_共同科目:國文(作文)#144699(1題)
115年 - 115 臺北自來水事業處及所屬工程總隊_新進職員(工)甄試試題_職員—四級工程師:自來水工程#144698(50題)
115年 - 115 台灣自來水股份有限公司_評價職位人員甄試試題_技術士化驗類:高中(職)分析化學及水質檢驗操作須知#144692(50題)
最新試題
6. Consider the linear population model with intercept:$y_t = \alpha + \beta x_t + \varepsilon_t$The variance structure is known as below: $E(\varepsilon_t^2) = \sigma^2 h_t^2,$Which regression may obtain efficiency $\hat{\beta}$ estimator? (A) Regress \( y_{t} \) on 1, \( x_{t} \) (B) Regress \( y_{t} / h_{t} \) on 1/ht ,xt/ht(C) Regress \( y_{t} / h_{t}^{2} \) on 1/h2t ,xt/h2t(D) Regress \( y_{t} \) on 1/ht ,xt/ht(E) Regress \( y_{t} / h_{t} \) on 1, \( x_{t} \)
5. Consider the linear model with intercept: $y_t = \alpha + \beta x_t + u_t$ If the $A = \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2$ is positive definite and $E(u_i \mid x_i) = 0, \forall t = 1, 2, \dots, T$, which statement is true under sample size $T \to \infty$. (A) \( \hat{\beta} \) is consistent, but we cannot judge whether \( \hat{\beta} \) is efficiency (B) \( \hat{\beta} \) is unbiased and efficiency (C) \( \hat{\beta} \) is consistent and efficiency (D) \( \hat{\beta} \) is, but we cannot judge whether \( \hat{\beta} \) is efficiency (E) \( \hat{\beta} \) is unbiased and consistent.
4. Consider the simple regression $y_i = \alpha + \beta x_i + \varepsilon_i$And suppose population parameter $\beta = 2$ and least square estimator $\hat{\beta} = 2.3$. Now consider the regression $(x_i - y_i) = \alpha^* + \beta^* x_i + u_i.$What is the value of \( \hat{\beta} \)? (A) 1 (B)-1 (C)-1.3 (D)-0.3 (E) 0.3
最新申論題
五、請說明國道電子收費與外部性的關係,並分析尖峰和非尖峰時段是否應收取相同費率。(15 分)
四、政府實行所得重分配政策是否可以提高經濟效率?為什麼?(20 分)
三、社會安全退休年金制度對個人儲蓄行為有哪些可能的影響?(15 分)
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8 依憲法訴訟法規定,若地方議會制定之自治條例被行政院函告無效,應依據下列何種途徑提出釋憲聲請? (A)憲法訴訟法第 65 條第 1 項的機關爭議 (B)憲法訴訟法第 82 條第 1 項的中央法規範憲法審查 (C)憲法訴訟法第 47 條第 1 項的法規範憲法審查 (D)憲法訴訟法第 83 條第 1 項的裁判憲法審查
9 關於行政執行法明定之管收處分,依司法院釋字第 588 號解釋,下列敘述何者正確? (A)憲法第 8 條第 1 項所稱之警察機關係指組織法上之形式警察,並不包括行政執行官,故管收處分並無 憲法第 8 條之適用 (B)為求國家有效保全其公法上之金錢債權,管收處分之審問程序得不通知義務人到場陳述意見 (C)刑事被告與非刑事被告之人身自由限制,其必須踐行之司法程序或其他正當法律程序,立法者得為不同 規定 (D)管收之目的在金錢給付義務之履行,與刑事訴訟程序之羈押不同,故行政執行官毋需等待法院裁定即得為之
10 依司法院釋字第 745 號解釋,關於量能課稅原則,下列敘述何者錯誤? (A)關於個人綜合所得淨額之計算,斟酌各類所得來源及性質之不同,分別制定成本及必要費用之減除、免 稅額、扣除額等不同規定,乃屬立法者之形成自由 (B)各類所得之分類及差別待遇,因涉及國家財政收入之整體規畫及預估,可由代表民意之立法機關及擁有財政專業能力之相關行政機關決定,未必違反量能課稅原則 (C)所得課稅應以收入減除成本及必要費用後的客觀淨值,而非所得毛額,作為稅基,方符合量能課稅原則 (D)考量薪資所得者與執行業務所得者是否為自力營生之不同,立法者採取單一定額之薪資所得特別扣除額規定,符合量能課稅所要求的客觀淨值原則
406. 監造計畫其內容是依作業要點規定之章節編排,惟監造工作之範疇,除品質外,尚包括(A)預算之掌控、工程進度管控(B)預算之掌控、工程進度管控、現場安衛環保(C)預算之掌控、現場安衛環保(D)工程進度管控、現場安衛環保。
407. 下列對監造計畫之敘述何者正確?(A)尚包括工程進度管控(B)於核定後不可隨意修訂(C)不包括預算之掌控(D)須於開工後核定。
11 由反應機構 (reaction mechanism) 的基本反應步驟 (elementary step) 中列出各反應速率式, 就能解出所有物 種的反應速率及反應級數。 如 A → C 的反應可拆解為連續反應 A $\xrightarrow{k_1}$ B : B $\xrightarrow{k_2}$ C, 其反應速率式為 \[ \frac{d[A]}{dt} = -k_1 [A], \frac{d[B]}{dt} = k_1 [A] - k_2 [B], \frac{d[C]}{dt} = k_2 [B] \] 利用"穩態近似" (steady state approximation) 假定中間產物的濃度變化量為 0, 即 \[ \frac{d[B]}{dt} = k_1 [A] - k_2 [B] = 0 \implies k_1 [A] - k_2 [B] = 0 \implies [B] = \frac{k_1}{k_2} [A] \] 由上可得產物[C]的反應速率 $ \frac{d[C]}{dt} $ 與反應物[A]成一級反應 $ \frac{d[C]}{dt} = k_1 [A] $ 乙醛熱解成甲烷與一氧化碳的全反應 $ \text{CH}_3\text{CHO} \rightarrow \text{CH}_4 + \text{CO} $, 可分解成下列的基本反應步驟, 試求出甲烷 ($\text{CH}_4$) 生成速率的反應級數與反應速率常數? $ \text{CH}_3\text{CHO} \xrightarrow{k_1} \cdot\text{CH}_3 + \cdot\text{CHO} $ $ \text{CH}_3\text{CHO} + \cdot\text{CH}_3 \xrightarrow{k_2} \text{CH}_3\text{CO} \cdot + \text{CH}_4 $ $ \text{CH}_3\text{CO} \cdot \xrightarrow{k_3} \text{CH}_3 + \text{CO} $ $ \cdot\text{CH}_3 + \cdot\text{CH}_3 \xrightarrow{k_4} \text{C}_2\text{H}_6 $