每天都要穿得美美的論文書籍站
OLS model的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列評價、門市、特惠價和推薦等優惠
OLS model的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Weisburd, David,Wilson, David B.,Wooditch, Alese寫的 Advanced Statistics in Criminology and Criminal Justice: Volume 2 和陳昭明的 深度學習 最佳入門邁向AI專題實戰都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自 和深智數位所出版 。
靜宜大學 企業管理學系 蔡穗馥所指導 柯旻毅的 新冠肺炎事件對台灣股票市場報酬之影響 （2021），提出OLS model關鍵因素是什麼，來自於新冠肺炎、市場模式、異常報酬、財務因子。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 管理學院MBA 葉峻賓所指導 洪金豐的 從高階經理人誘因設計與企業期望觀點探討企業冒險行為之傾向: 以台灣半導體上市企業為例 （2021），提出因為有 台灣半導體產業、代理人理論、企業行為理論、企業期望、高階經理人自負現象的重點而找出了 OLS model的解答。
Advanced Statistics in Criminology and Criminal Justice: Volume 2
為了解決OLS model 的問題，作者Weisburd, David,Wilson, David B.,Wooditch, Alese 這樣論述：
This book provides the student, researcher or practitioner with the tools to understand many of the most commonly used advanced statistical analysis tools in criminology and criminal justice, and also to apply them to research problems. The volume is structured around two main topics, giving the
user flexibility to find what they need quickly. The first is ＂the general linear model＂ which is the main analytic approach used to understand what influences outcomes in crime and justice. It presents a series of approaches from OLS multivariate regression, through logistic regression and multi-no
mial regression, hierarchical regression, to count regression. The volume also examines alternative methods for estimating unbiased outcomes that are becoming more common in criminology and criminal justice, including analyses of randomized experiments and propensity score matching. It also examines
the problem of statistical power, and how it can be used to better design studies. Finally, it discusses meta analysis, which is used to summarize studies; and geographic statistical analysis, which allows us to take into account the ways in which geographies may influence our statistical conclusio
ns.
新冠肺炎事件對台灣股票市場報酬之影響
為了解決OLS model 的問題，作者柯旻毅 這樣論述：
本研究主要針對台灣股票市場從2019年12月開始並延燒至今的新冠肺炎異常報酬進行探討，研究期間選擇了台灣出現首起病例以及台灣進入第三級警戒此兩起事件進行研究，探討當發生上述兩起事件時是否對於台灣股票市場各產業之報酬造成影響，以及權益比率、流動比率、存貨週轉率及稅前淨利率等財務因子在事件期間對於異常報酬的影響為何進行研究。本研究透過市場模式來檢定研究期間因為新冠肺炎所引發的事件，對於台灣股票市場各產業之報酬是否造成了影響。從結果可以發現，台灣股票市場確實因為新冠肺炎事件，大多數的產業產生了顯著正向和負向的異常報酬，且台灣進入第三級警戒多於台灣出現首起病例產生顯著異常報酬之產業數，可見疫情嚴重程
度及政府對於進入第三級警戒所制定的相關規範之影響較大，疫情影響多變，同一產業於兩起事件中其異常報酬並不一定皆為同向，甚至在一起事件中，同產業在不同天數的異常報酬也並非同向，因此投資者應多關注產業在事件下的發展情況，以避免做出錯誤的決策。財務因子對異常報酬之影響也因產業特性不同，產生了不同的狀況，在台灣出現首起確診病例中，流動比率對電機機械業產生顯著影響，存貨週轉率對玻璃陶瓷業產生顯著影響，稅前淨利率對電機機械業和玻璃陶瓷業產生顯著影響，在台灣進入第三級警戒中，權益比率對鋼鐵業產生顯著影響，流動比率對電器電纜業、建材營造業和船運業產生顯著影響，存貨週轉率對紡織纖維業、鋼鐵業、建材營造業和船運業產
生顯著影響，稅前淨利率對紡織纖維業、橡膠業、建材營造業和船運業產生顯著影響，其中也有無顯著影響產業異常報酬的情形，故投資者應根據產業選擇適當的財務因子進行評估，並能夠透過產業於過往事件的反應進行推測。
深度學習 最佳入門邁向AI專題實戰
為了解決OLS model 的問題，作者陳昭明 這樣論述：
深度學習 最佳入門邁向AI專題實戰 ★★★★★【深度學習】★★★★★ ☆☆☆☆☆【理論】+【實作】☆☆☆☆☆ 這是目前市面上講解【深度學習(Deep Learning)】從基礎到應用最完整的書籍，從基礎數學與統計開始，將演算法的原理解釋得更簡易清晰，協助讀者跨入 AI 的門檻，為避免流於空談，盡量增加應用範例，希望能達到即學即用。多位試閱本書內容的專家與學者全部皆給【五顆星】滿分評價。 整本書採用【最新版TensorFlow】+【大量圖片輔助】，+ 【完整理論解說】+【Python程式實作】以原理與實作，講解下列最熱門的AI主題。 ☆【神經網路(NN)】 ☆【卷積神
經網路(CNN)】 ☆【物件偵測(YOLO)】 ☆【光學文字辨識(OCR)】 ☆【車牌辨識(ANPR)】 ☆【人臉辨識】 ☆【生成對抗網路 (GAN)】 ☆【深度偽造 (DeepFake)】 ☆【自然語言處理(NLP)】 ☆【聊天機器人(ChatBot)】 ☆【語音辨識(ASR)】 ☆【強化學習(RL)】 讀者只要遵循本書步驟學習相信必可以徹底認識人工智慧、機器學習與深度學習觀念，邁向浩瀚領域。
從高階經理人誘因設計與企業期望觀點探討企業冒險行為之傾向: 以台灣半導體上市企業為例
為了解決OLS model 的問題，作者洪金豐 這樣論述：
部分代理人理論(Agency Theory)文獻認為，增加高階經理人(TMT)的持股比例會讓高階經理人趨於保守，而另一部分文獻卻認為如此會讓TMT趨於冒險，目前關於TMT持股比例與其冒險行為之間的關係在文獻上仍尚無定論。另外，目前也少有文獻試圖透過企業行為理論(A Behavioral Theory of the Firm, BTOF)的觀點來探討高階經理人持股比例與其冒險行為的相關性，但卻有越來越多學者嘗試將企業期望(firm aspiration)的因素納入考量。綜觀上述的文獻發展現況，加上台灣半導體產業蒸蒸日上，在全球具有領導地位，本論文嘗試透過企業行為理論與企業期望之觀點，探討台灣半
導體企業TMT持股比例與企業冒險行為之相關性。本論文自台灣新報資料庫(TEJ) 擷取十年期（西元2010-2020）歸類於「上市企業」、「半導體產業」之企業資料，透過一般線性迴歸分析(OLS regression) 進行研究假說驗證。從實證結果發現，首先，台灣半導體企業在不考量企業期望的情況下，高階經理人持股比例越高，企業會越不傾向深耕式(exploitation)投資；而當台灣半導體企業在其營收表現越高於企業期望時，企業會越趨保守，越不傾向投資冒險，而且探索式(exploration)投資比深耕式投資更不受青睞。其次，對於企業冒險行為的影響性來說，企業當前營收表現與自身過去績效的比較(his
torical comparison)會比與產業同業間的比較(social comparison)的效果來得大。最後，本論文發現，當台灣半導體企業表現佳，且企業又提高高階經理人的持股比例時，企業會更傾向採取冒險行為，背後原因推論是由於高階經理人自負(Hubris)現象所導致。總結，本論文的研究發現不僅為企業界在實務上提供如何影響高階經理人行為的參考建議，同時在學術文獻上也透過納入企業行為理論觀點進而補強了代理人理論在關於經理人行為誘因設計上偏於風險趨避的論點。