| dc.creator (作者) | 楊建民;劉立倫;林震岩 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | Yang, Jiann-Min ; Liu, Li-Lun ; Lin, Jan-Yan | - |
| dc.date (日期) | 1993-03 | en_US |
| dc.date.accessioned | 17-Jan-2009 16:13:38 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 17-Jan-2009 16:13:38 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 17-Jan-2009 16:13:38 (UTC+8) | - |
| dc.identifier.uri (URI) | https://ah.lib.nccu.edu.tw/item?item_id=28100 | - |
| dc.description.abstract (摘要) | 重要性判斷過去一直深受學者注意，並在相關文獻中引起廣泛的討論。本研究首次採用人 \r\n 工智慧範例學習之技術，探討存貨損失重要性判斷的政策；再以判斷結果是否來自一致性 \r\n 的判斷法則的觀點，來衡量分析存貨損失重要性判斷政策的品質。研究中審計個案之例子 \r\n 資料庫，係以因子設計並由電腦隨機產生；每個例子（個案）包括10個線索，並要求受試 \r\n 者（包括65位審計人員及40位政大會研所研究生）判斷存貨損失事件之重要性，及應否在 \r\n 損益表上單獨揭露。研究結果顯示：受試者主觀判斷所勾選之較重要的線索，順序相當一 \r\n 致，其中最主要者為「存貨損失佔稅前淨利之比率」；同時主觀選取之重要性線索，亦能 \r\n 與範例學習演算法所優先確認出區別能力較強的線索相一致，表現出受試者具有高度之自 \r\n 我洞察力。研究中也發現，研究生群判斷個案中所顯示的「穩定性」，及判斷個案與分類 \r\n 樹法則之間的「共識性」，均較審計人員群為高，主要是因為研究生群體的同質性較高所 \r\n 致。整體而言，範例學習法表現了相當強的概念分類能力，可做為重要性判斷行為另一種 \r\n 有效的研究途徑。 | - |
| dc.format | application/ | en_US |
| dc.language | zh-TW | en_US |
| dc.language | en-US | en_US |
| dc.language.iso | en_US | - |
| dc.relation (關聯) | 政大學報,66,249-268 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 人工智慧 ; 專家系統 ; 重要性判斷 ; 範例學習 | - |
| dc.title (題名) | 以範例學習法研究重要性判斷行為 | zh_TW |
| dc.title.alternative (其他題名) | An Empirical Study of Materiality Judgement Behavior Through Learning from \r\n Examples Approach | - |
| dc.type (資料類型) | article | en |
