| dc.contributor.advisor | 余清祥 | zh_TW |
| dc.contributor.author (作者) | 李孟謙 | zh_TW |
| dc.contributor.author (作者) | LEE, MENG CHIEN | en_US |
| dc.creator (作者) | 李孟謙 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | LEE, MENG CHIEN | en_US |
| dc.date (日期) | 2004 | en_US |
| dc.date.accessioned | 17-九月-2009 18:45:12 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 17-九月-2009 18:45:12 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 17-九月-2009 18:45:12 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (其他 識別碼) | G0090354014 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/33896 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 統計研究所 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 90354014 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 93 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 「資料採礦」(Data Mining)為一種結合統計分析、資訊工程和各領域間專業知識的一種新興分析技術，例如：產業界的市場分析，金融界的財務分析，保險業的風險管理，生物科技界的疾病分析以及政府的人口統計，在各行各業使用資料採礦技術的人員日益增加。然而，正因資料採礦屬於新興發展的領域，仍有不少事項尚待開發，例如：不同型態的資料如何處理。本文即探討兩種不同型態的資料：資料量多、變數少以及資料量少、變數多兩種，以監督學習(Supervised Learning)和分類(Classification)的概念，分別對觀察值較多的2000年台灣地區戶口普查資料探討影響女性戶長的因素，而對變數較多的攝謢腺癌資料詮釋血清的病症類型，研究不同的類型資料可能的處理步驟。本文主要的結論為：1.當資料量多時，引入抽樣的概念，資料採礦可利用抽樣將資料量縮減，減少處理時間，並且抽樣資料和全部資料在分類錯誤率的差異頗為相近，因此抽樣為一種可行的處理方式。以研究女性戶長為例，資料量最少的東部資料為抽樣代表，在不失分類準確性的前提下，抽樣3%資料的分析結果與使用整體資料的結果相差不多，達到合乎經濟效應。2.當資料量少時，引入變數縮減的想法，使用敘述性統計量和不均度的17個指標統計量，能替代全部變數進行分析，運用羅吉斯迴歸方法，分類錯誤率的結果在可接受範圍內，並且解決在傳統分析上自由度不夠的問題。以研究攝護腺癌症為例，在不損失太多分類正確性的原則下，將血清透過質譜儀所反映的強度，透過變數縮減的技巧提高分析效率；另外，縮減變數後自由度充足，傳統的統計方法可運用在攝護腺癌的資料上，使分析的工具有較廣泛的選擇。 | zh_TW |
| dc.description.tableofcontents | 摘要……………………………………………………………………...1第一章 前言…………………………………………………………...2第二章 常用資料採礦的四種方法…………………………………...4第三章 2000年台灣地區戶口普查資料的實證分析………………..9第一節 普查資料研究動機………………………………………..…9第二節 普查資料介紹……………………...………………………10第三節 分析結果…………………..………………………………11第四節 抽樣模擬分析………………………………………...……13第五節 普查資料分析討論…………………………………………16第四章 第四章為攝護腺癌症資料的實證分析……………………..18第一節 普查資料研究動機…………………………………………18第二節 普查資料介紹………………………………………..….…19第三節 分析結果………………………………..………………....21第四節 抽樣模擬分析………………………...……………………22第五節 普查資料分析討論…………………………………………24第五章 結論與未來研究方向………………………………………..26第一節 結論…………………………………………………….....26第二節 建議與為來研究方向…………………………….…………28 | zh_TW |
| dc.format.extent | 20705 bytes | - |
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| dc.language.iso | en_US | - |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0090354014 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 女性戶長 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 攝謢腺癌 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 資料採礦 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 男女平權 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 分類 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 監督學習 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | householder | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | prostate cancer | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | data mining | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | equal right | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | classification | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | data learning | en_US |
| dc.title (題名) | 以資料採礦的方法探索影響台灣地區女性戶長的原因 | zh_TW |
| dc.type (資料類型) | thesis | en |
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