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國立中興大學 資訊科學與工程學系所 范耀中所指導 戴凡傑的 BERT模型數字理解能力探討 （2019），提出Lim 數學題目關鍵因素是什麼，來自於語言與訓練模型、數學理解。
而第二篇論文國立高雄科技大學 電子工程系 鄭瑞川所指導 蕭淳堡的 結合腦電圖與K最近鄰居演算法應用於學習認知負荷評估 （2018），提出因為有 K最近鄰居演算法、認知負荷理論、腦機介面、腦電圖、腦波的重點而找出了 Lim 數學題目的解答。
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計量經濟學 中文第一版 2013年(附學習光碟)
為了解決Lim 數學題目 的問題，作者R. Carter HillWilliam E. GriffithsGuay C. Lim 這樣論述：
計量經濟學早已成為從事社會科學研究的重要研究方法。因此，了解計量經濟學便成為從事社會科學研究者的必修功課。此書是任何一個想進入計量經濟學領域的人都必須研讀的入門書籍。對於研修大學部計量經濟學課程的同學而言，這是一本非常值得推薦的書。因為這一本書有助於了解計量經濟學的原理與原則，也有助於資料的分析與運用。對於研究所的同學而言，本書在適當運用計量方法以完成碩士論文上有莫大的助益。對於從事研究工作的在職人員而言，利用本書所提供的知識也能提升研究報告結果的可信度。 譯者簡介 黃智聰 現職 國立政治大學財政學系專任特聘教授 學歷 國立臺灣大學經濟學系學士、碩士 美國西雅圖華盛頓大學經
濟學博士 研究領域 財政學、中國大陸經濟、地方財政、所得稅研究、勞動經濟、家庭經濟、兩岸經貿。所著之中英文學術論著數十篇，並擔任許多國際頂尖學術期刊之編輯委員與審查委員。 梁儀盈 現職 Colliers International Limited Taiwan Branch估價及諮詢部經理 學歷 國立政治大學地政學系學士 美國西雅圖華盛頓大學都市設計與計畫碩士 研究領域 房產價格研究、不動產估價、不動產財務分析 第一章 計量經濟學導論 1.1 為何要學習計量經濟學1.2 何謂計量經濟學1.3 計量經濟模型1.4 我們如何取得資料1.5 統計推論1.6 研究格式
第二章 簡單線性迴歸模型2.1 經濟模型2.2 計量經濟模型2.3 迴歸參數的估計2.4 評估最小平方估計式2.5 Gauss-Markov 定理2.6 最小平方估計式的機率分配2.7 估計誤差項的變異數2.8 練習題 第三章 區間估計與假設檢定3.1 區間估計3.2 假設檢定3.3 特定對立假設的拒絕域3.4 假設檢定的範例3.5 p 值3.6 練習題 第四章 預測、配適度及模型建立4.1 最小平方預測4.2 配適度的衡量4.3 模型建立之問題4.4 對數－線性模型 4.5 練習題 第五章 多元迴歸模型5.1 導論5.2 估計多元迴歸模型的參數 5.3 最小平方估計式的抽樣特性5.4 區間估
計5.5 單一係數的假設檢定5.6 衡量配適度5.7 練習題 第六章 多元迴歸模型的進一步推論6.1 F 檢定6.2 檢定模型的顯著性6.3 衍生的模型6.4 檢定一些經濟假設6.5 非樣本資訊的使用6.6 模型設定6.7 不良的資料、共線性及不顯著性6.8 預測6.9 練習題 第七章 非線性關係7.1 多項式7.2 虛擬變數7.3 應用虛擬變數 7.4 連續變數間的交互作用7.5 對數－線性模型7.6 練習題 第八章 異質變異8.1 異質變異數的本質8.2 使用最小平方估計式8.3 一般化最小平方估計式8.4 檢測異質變異8.5 練習題 第九章 動態模型、自我相關及預測9.1 前言9.2 誤
差項中的時間落差：自我相關9.3 估計一個AR(1)誤差模型9.4 檢定自我相關9.5 預測的介紹：自我迴歸模型9.6 有限時間落差分配9.7 自我迴歸時間落差分配模型9.8 練習題 第十章 隨機解釋變數和動差估計10.1 具有隨機變數x之線性迴歸10.2 x和e 具相關性的例子10.3 基於動差法的估計式10.4 模型設定檢定10.5 練習題 第十一章 聯立方程式模型11.1 供給與需求模型11.2 縮減式方程式11.3 最小平方法的不適當11.4 判定的問題11.5 二階段最小平方估計法11.6 二階段最小平方估計的範例11.7 Fulton 漁業市場的供給和需求11.8 練習題 第十二章
非定態的時間序列資料與共整合12.1 定態與非定態變數 12.2 假性迴歸 12.3 定態的單根檢定 12.4 共整合12.5 無共整合的迴歸12.6 練習題 第十三章 VEC與VAR 模型：總體計量經濟學的介紹13.1 VEC 與VAR 模型13.2 估計向量誤差修正模型13.3 估計VAR 模型13.4 衝擊反應與變異數分解 13.5 練習題 第十四章 依時變動的波動與ARCH 模型：財務計量經濟學的介紹14.1 ARCH 模型14.2 依時變動的波動 14.3 檢定、估計與預測14.4 延伸14.5 練習題 第十五章 追蹤資料15.1 Grunfeld 的投資資料15.2 迴歸方程式的
設定15.3 看似不相關的迴歸15.4 固定效果模型15.5 隨機效果模型15.6 練習題 第十六章 質化與受限被解釋變數模型16.1 具二元被解釋變數的模型16.2 二元選擇的logit 模型16.3 多項logit 16.4 條件logit 模型16.5 排序選擇模型16.6 針對計數資料的模型16.7 受限的被解釋變數 16.8 練習題 第十七章 撰寫實證研究報告與經濟資料的來源17.1 為經濟計畫選定題目17.2 撰寫研究報告的格式17.3 經濟資料的來源17.4 練習題 附錄A 基本數學複習附錄B 機率概念複習附錄C 統計回顧附錄D 特定練習題的解答附錄E 表格
BERT模型數字理解能力探討
為了解決Lim 數學題目 的問題，作者戴凡傑 這樣論述：
近年來，隨著語言預訓練模型（Pre-trained language model）的發展，許多自然語言處理（Nature Language Processing）相關的任務如：分類任務、問答系統、語句關係判斷等都有相當大的進展，而語言預訓練模型於數學方面的應用，也漸漸成為一個熱門的研究主題。於本研究中，我們以國小中低年級的數學程度作為本研究主要的實驗情境，以此瞭解語言預訓練模型能否根據題目的敘述正確列出相對應的數學算式（Math Expression）以及能否正確理解數字大小關係進行數字排序。本研究模擬國小數學題目製作訓練資料，並使用真實的數學題目作為評估模型效能的資料。我們將數學題目分成有
情境以及無情境兩類型，在有情境的數學題目中我們利用語言預訓練模型中生成文字的目標任務擷取解題相關的訊息，為了增加擷取訊息的正確性，本研究利用標記資料類型的方式，例如題目問的是關於物品的『數量』，會先生成『統計』，再生成解題需要的訊息在實驗結果中，我們得到94％的準確率。於生成算式部分，根據加減乘除四種不同的運算，我們亦採取標記的方式，比方說數學題目要產生的是除法的運算式，則在產生算式前，需先生成『除法』兩個字，根據實驗結果，在生成算式部分，我們取得90％的準確率。對於語言預訓練模型能否瞭解數與數之間的關係，我們利用於情境題型中擷取到的訊息，利用語言預訓練模型生成文字的目標任務做排序的應用，目的
是將數字由小到大依序生成。根據實驗結果，以排序而言，語言預訓練模型，在排序的數字落在2至5個之間時，可以達到97％的準確率。根據生成算式以及排序的實驗結果，我們可以利用語言預訓練模型擷取解題相關的訊息以及語言預訓練模型擁有基本的數學能力。
結合腦電圖與K最近鄰居演算法應用於學習認知負荷評估
為了解決Lim 數學題目 的問題，作者蕭淳堡 這樣論述：
本研究探討不同認知負荷與學習成效之影響，結合腦電圖評估學習者的認知負荷狀態是主要研究，透過主觀測量及客觀測量來收集數據。對於認知負荷評估方式，許多研究學者提出不同測量看法。本研究使用機器學習提出結合腦電圖與K最近鄰居演算法訓練出一組模型，評估模型成效我們採用kappa一次性檢定。本研究邀請100名學生進行數學題目測量並結合量表方式填寫問卷。EEG設備採用Neurosky MindWave。對於學習者的腦波是以非侵入式方式進行擷取，經過特徵篩選得到δ、θ、α、β。實驗結果得到10折交叉驗證最高得到的準確率為76.5%，kappa一次性檢定為0.718，Holdout交叉驗證得到的準確率為76.
0%，kappa一次性檢定為0.711。研究結果證明出，結合腦電圖於K最近鄰居演算法進行認知負荷評估是有效的。