20251017C - 電子商務資安教育研究 | 健行科技大學eclass易課平台

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長度: 25:58, 發表時間 : 2025-10-17 21:30

觀看次數 : 5

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1. index 1
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2. 21. 分層抽樣的主要目的？
00:17
3. 22. 在時間序列資料分割中，應避免？
00:59
4. 23. 在嚴重不平衡資料集中，哪個評估指標更合適？
03:31
5. ** after L112資料處理與分析概念20250904.pptx
02:06
6. 25. 在詐欺偵測資料集中，若詐欺比例僅 0.5%，最佳做法是？
00:13
7. 26. 在描述統計中，中位數的優勢是？
00:17
8. 27. 偏態（Skewness）反映的是？
00:27
9. 28. A/B 測試通常使用哪種檢定方法？
00:01
10. 29. 在假設檢定中，p 值小於顯著水準 α，代表？
00:00
11. Slide 33
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12. 29. 在假設檢定中，p 值小於顯著水準 α，代表？
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13. ** after L112資料處理與分析概念20250904.pptx
00:10
14. 29. 在假設檢定中，p 值小於顯著水準 α=5%，代表？
00:15
15. ** after L112資料處理與分析概念20250904.pptx
00:47
16. 29. 在假設檢定中，p 值(錯誤的機率)小於顯著水準 α=5%，代表？
03:14
17. ** after L112資料處理與分析概念20250904.pptx
00:01
18. 30. 第一類錯誤（Type I Error）的定義是？
00:02
19. 例子：COVID-19 檢測Type I Error：明明沒有感染，檢測卻顯示「陽性」。Type II Error：明明有感染，檢測卻顯示「陰性」。
00:01
20. 31. 第二類錯誤（Type II Error）的定義是？
00:00
21. 例子：COVID-19 檢測Type I Error：明明沒有感染，檢測卻顯示「陽性」。Type II Error：明明有感染，檢測卻顯示「陰性」。
00:02
22. 30. 第一類錯誤（Type I Error）的定義是？
00:00
23. Slide 33
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24. 30. 第一類錯誤（Type I Error）的定義是？
00:00
25. 例子：COVID-19 檢測Type I Error：明明沒有感染，檢測卻顯示「陽性」。Type II Error：明明有感染，檢測卻顯示「陰性」。
00:00
26. 31. 第二類錯誤（Type II Error）的定義是？
00:00
27. 32. 相關係數（Pearson r）的範圍是？
00:00
28. 31. 第二類錯誤（Type II Error）的定義是？
00:00
29. 例子：COVID-19 檢測Type I Error：明明沒有感染，檢測卻顯示「陽性」。Type II Error：明明有感染，檢測卻顯示「陰性」。
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30. 30. 第一類錯誤（Type I Error）的定義是？
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31. Slide 33
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32. 29. 在假設檢定中，p 值(錯誤的機率)小於顯著水準 α=5%，代表？
00:00
33. 28. A/B 測試通常使用哪種檢定方法？
00:03
34. 29. 在假設檢定中，p 值(錯誤的機率)小於顯著水準 α=5%，代表？
00:10
35. Slide 33
00:01
36. 30. 第一類錯誤（Type I Error）的定義是？
00:00
37. 例子：COVID-19 檢測Type I Error：明明沒有感染，檢測卻顯示「陽性」。Type II Error：明明有感染，檢測卻顯示「陰性」。
00:00
38. 31. 第二類錯誤（Type II Error）的定義是？
00:33
39. 32. 相關係數（Pearson r）的範圍是？
00:42
40. 33. 高相關不代表因果，常見的干擾因素是？

長度: 25:58, 發表時間 : 2025-10-17 21:30

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