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教甄◆數位邏輯設計
統測◆03電機與電子群電機類◆(二)電工機械、電工機械實習(111以後)
統測◆04電機與電子群資電類◆(二)微處理機、數位邏輯設計、程式設計實習(111以後)
最新試卷
115年 - 危險物品運送人員訓練:罐槽車_選擇題 201-240(2026/06/01 更新)#144746(40題)
115年 - 危險物品運送人員訓練:罐槽車_選擇題 151-200(2026/06/01 更新)#144745(50題)
115年 - 危險物品運送人員訓練:罐槽車_選擇題 101-150(2026/06/01 更新)#144744(50題)
115年 - 危險物品運送人員訓練:罐槽車_選擇題 51-100(2026/06/01 更新)#144743(50題)
115年 - 危險物品運送人員訓練:罐槽車_選擇題 1-50(2026/06/01 更新)#144742(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—助理管理師【資訊處理(硬體)】_資訊處理(二) :1. 電腦網路 2. 資通安全#144741(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—助理管理師【企業管理】:自來水營業管理#144740(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—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)
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
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財管
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