110 專技高考高等考試 交通工程技師 研究分析方法 考古題詳解

110 年・專技高考・高等考試・交通工程技師
試題代碼 研究分析方法

第 一 題25 分

某單位打算在 2 個地區實施科技執法以降低交通事故的次數。在 A 地區每建置一處的科技執法每年可以降低 20 次的交通事故;在 B 地區每建置一處的科技執法每年可以降低 30 次的交通事故。由於這 2 個地區的環境差異,每建置一處科技執法所需要的資源並不相同,所需要的資源與資源的可使用量如下表所示。

資源名稱每建置一處科技執法所需要資源:A 地區每建置一處科技執法所需要資源:B 地區可使用量
攝影機(個)4020
人力(人)6912
建置費(千元)6424

(一)如果目標為最大化可以減少的總交通事故次數,請定式一個線性規劃模式來表示這個問題。(10 分)

(二)利用單體法(The Simplex Method)來求解(一)所定式的線性規劃問題。(10 分)

(三)為了考量公平性,A 地區所建置的科技執法數量與 B 地區所建置的科技執法數量之差不可以超過 2 個。請定式一個線性規劃模式來納入這個額外的考量。(5 分)

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核心觀念

本題考線性規劃的建模與單體法。決策變數代表兩地建置科技執法的數量;目標函數計算每年可減少的交通事故次數,各項資源限制則表示各地建置所需資源不得超過可使用量。

(一)線性規劃模式

令 xAx_A 為 A 地區建置數量,xBx_B 為 B 地區建置數量。每處 A 地區設施每年減少 20 次事故,每處 B 地區設施每年減少 30 次事故,因此目標為:

max⁡Z=20xA+30xB\max Z=20x_A+30x_B

依序寫出攝影機、人力及建置費限制:

4xA≤20(攝影機)6xA+9xB≤12(人力)6xA+4xB≤24(建置費)xA,xB≥0\begin{aligned} 4x_A &\leq 20 &&\text{(攝影機)}\\ 6x_A+9x_B &\leq 12 &&\text{(人力)}\\ 6x_A+4x_B &\leq 24 &&\text{(建置費)}\\ x_A,x_B &\geq 0 \end{aligned}

題目要求線性規劃,未另要求整數限制,因此依連續變數的線性規劃模式處理。

(二)單體法求解

加入鬆弛變數 s1,s2,s3≥0s_1,s_2,s_3\geq 0,分別代表攝影機、人力、建置費剩餘量:

4xA+s1=206xA+9xB+s2=126xA+4xB+s3=24\begin{aligned} 4x_A+s_1&=20\\ 6x_A+9x_B+s_2&=12\\ 6x_A+4x_B+s_3&=24 \end{aligned}

初始基底為 s1,s2,s3s_1,s_2,s_3。初始目標列的 Cj−ZjC_j-Z_j 中,xBx_B 為 30,大於 xAx_A 的 20,因此令 xBx_B 進入基底。最小比值檢定只計算 xBx_B 係數為正的列:

129=43,244=6\frac{12}{9}=\frac{4}{3},\qquad \frac{24}{4}=6

故人力限制列的鬆弛變數 s2s_2 離開基底,樞紐元素為 9。樞紐運算後的單體表可表示為:

基底xAx_AxBx_Bs1s_1s2s_2s3s_3右端值
s1s_14010020
xBx_B2/32/3101/91/904/34/3
s3s_310/310/300−4/9-4/9156/356/3
目標列00010/310/3040
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第 二 題25 分

假設某地區已經開辦了 20 條主要行駛於偏鄉地區的幸福巴士路線,對每一條路線也收集到了所有需要的相關資料,如營運里程、班次數、座位數、使用車輛數、每站上下車人數、每旅次長度、票箱收入等。

請問要如何評估那些路線是相對有效率?那些路線是相對沒有效率?(25 分)

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核心觀念

本題考查以資料包絡分析法(Data Envelopment Analysis, DEA)評估多個服務單位的相對效率。20 條幸福巴士路線可視為 20 個決策單位(Decision Making Units, DMU),每條路線使用若干投入資源,提供客運服務並產生運量、收入等產出。

DEA 以觀察到的路線資料建立效率前緣,再衡量各路線相對於前緣的效率。它適合多投入、多產出情境,且不必先指定投入與產出的單一價格或權重;但評估結果是相對效率,不是路線的絕對績效,也不代表效率較低的路線必須停駛。

解題方法

1. 界定決策單位與投入、產出

每條路線作為一個 DMU,確保各路線所提供的服務性質與資料期間具有可比較性,並選擇適當的投入及產出變數。

  • 投入變數可包括營運里程、班次數、使用車輛數;座位數可代表運能投入,但須避免與其他高度重複的運能指標同時納入。
  • 產出變數可包括上下車人次、旅客延人公里(或總旅次長度所反映的旅客運送量)及票箱收入。

題目所列「每站上下車人數」可彙整為路線的總上下車人次;「每旅次長度」須先確認指的是旅客搭乘距離、路線長度或其他指標,再決定其投入或產出定義。投入與產出的方向應依其實際意義設定,避免把資源投入誤當成服務產出。

2. 選擇 DEA 模式

可先採用投入導向 CCR 模式,在產出至少維持現有水準下,衡量各路線可按比例減少多少投入。CCR 假設規模報酬固定;若各路線規模差異明顯,且規模報酬不一定固定,則採用投入導向 BCC 模式,允許規模報酬變動。

對路線 oo,投入導向 CCR 的乘數型線性規劃可寫為:

max⁡∑r=1suryros.t.∑i=1mvixio=1,∑r=1suryrj−∑i=1mvixij≤0,j=1,…,20,ur,vi≥ε.\begin{aligned} \max \quad & \sum_{r=1}^{s} u_r y_{ro} \\ \text{s.t.}\quad & \sum_{i=1}^{m} v_i x_{io}=1,\\ & \sum_{r=1}^{s}u_r y_{rj} -\sum_{i=1}^{m}v_i x_{ij}\leq 0, \quad j=1,\ldots,20,\\ & u_r,v_i\geq \varepsilon . \end{aligned}

其中,xijx_{ij} 是路線 jj 的第 ii 項投入,yrjy_{rj} 是其第 rr 項產出;uru_r、viv_i 為由模型求得的產出與投入權重,ε\varepsilon 是極小正數。

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第 三 題25 分

某單位想要知道其員工平均的工作旅次長度,以作為規劃相關接駁運具的參考。其鄰近社經環境類似的單位去年也做過類似的調查,調查結果顯示工作旅次長度的標準差為 2 公里。

如果在 0.95 的信賴係數(confidence coefficient)下,希望調查結果與母體的誤差在 0.2 公里以內,此項調查必須至少調查多少個樣本?附相關機率分配表供參考使用。(25 分)

【參考資料:標準常態分配表】

右圖陰影面積為標準常態分配曲線下由 0 到 zz 的機率,即:

P(0≤Z≤z)=斜影面積P(0\leq Z\leq z)=\text{斜影面積}

例:P(0≤Z≤1.0)=0.3413P(0\leq Z\leq 1.0)=0.3413

zz0123456789
0.0.0000.0040.0080.0120.0160.0199.0239.0279.0319.0359
0.1.0398.0438.0478.0517.0557.0596.0636.0675.0714.0754
0.2.0793.0832.0871.0910.0948.0987.1026.1064.1103.1141
0.3.1179.1217.1255.1293.1331.1368.1406.1443.1480.1517
0.4.1554.1591.1628.1664.1700.1736.1772.1808.1844.1879
0.5.1915.1950.1985.2019.2054.2088.2123.2157.2190.2224
0.6.2258.2291.2324.2357.2389.2422.2454.2486.2518.2549
0.7.2580.2612.2642.2673.2704.2734.2764.2794.2823.2852
0.8.2881.2910.2939.2967.2996.3023.3051.3078.3106.3133
0.9.3159.3186.3212.3238.3264.3289.3315.3340.3365.3389
1.0.3413.3438.3461.3485.3508.3531.3554.3577.3599.3621
1.1.3643.3665.3686.3708.3729.3749.3770.3790.3810.3830
1.2.3849.3869.3888.3907.3925.3944.3962.3980.3997.4015
1.3.4032.4049.4066.4082.4099.4115.4131.4147.4162.4177
1.4.4192.4207.4222.4236.4251.4265.4279.4292.4306.4319
1.5.4332.4345.4357.4370.4382.4394.4406.4418.4429.4441
1.6.4452.4463.4474.4484.4495.4505.4515.4525.4535.4545
1.7.4554.4564.4573.4582.4591.4599.4608.4616.4625.4633
1.8.4641.4649.4656.4664.4671.4678.4686.4693.4699.4706
1.9.4713.4719.4726.4732.4738.4744.4750.4756.4761.4767
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核心觀念

本題考查母體平均數的樣本數估計。已知母體標準差 σ=2\sigma=2 公里,要求在信賴係數 0.950.95 下,估計母體平均數的誤差不超過 E=0.2E=0.2 公里,因此使用已知母體標準差時的樣本數公式:

n=(zα/2σE)2n=\left(\frac{z_{\alpha/2}\sigma}{E}\right)^2

解題方法

信賴係數為 0.950.95,所以雙尾檢定的顯著水準為 α=1−0.95=0.05\alpha=1-0.95=0.05,每一尾面積為 0.0250.025。標準常態分配表列的是從 00 到 zz 的面積,因此查表目標為:

0.5−0.025=0.4750.5-0.025=0.475
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第 四 題25 分

為了評估某一個高速公路的管制措施是否有效,在實施前連續量測了 11 個非週末日之上午 8 點從 A 地出發到 B 地的旅行時間,其平均為 85 分鐘,標準差為 4 分鐘。在實施後也連續量測了 11 個非週末日之上午 8 點從 A 地出發到 B 地的旅行時間,其平均為 81 分鐘,標準差為 5 分鐘。

考量 0.05 的顯著水準(level of significance),是否可以作「實施這個管制措施至少可以減少 2 分鐘從 A 地到 B 地的旅行時間」的結論?如果有需要,請自行作任何合理的假設。如果需要進行開根號的運算,只需求出概似的數值即可。附相關機率分配表供參考使用。(25 分)

【參考資料:tt 分配表】

右圖陰影面積是自由度 vv 的 tt 分配曲線下大於臨界值 tα(v)t_{\alpha}(v) 的機率,即:

P(X≥tα(v))=αP(X\geq t_{\alpha}(v))=\alpha

例:自由度 v=6v=6 的 tt 分配曲線下右尾尾端機率為 α=0.05\alpha=0.05,所對應的臨界值為 t0.05(6)=1.943t_{0.05}(6)=1.943。

自由度(vv)α=0.10\alpha=0.10α=0.05\alpha=0.05α=0.025\alpha=0.025α=0.01\alpha=0.01α=0.005\alpha=0.005
13.0786.31412.70631.82163.657
21.8862.9204.3036.9659.925
31.6382.3533.1824.5415.841
41.5332.1322.7763.7474.604
51.4762.0152.5713.3654.032
61.4401.9432.4473.1433.707
71.4151.8952.3652.9983.499
81.3971.8602.3062.8963.355
91.3831.8332.2622.8213.250
101.3721.8122.2282.7643.169
111.3631.7962.2012.7183.106
121.3561.7822.1792.6813.055
131.3501.7712.1602.6503.012
141.3451.7612.1452.6242.977
151.3411.7532.1312.6022.947
161.3371.7462.1202.5832.921
171.3331.7402.1102.5672.898
181.3301.7342.1012.5522.878
191.3281.7292.0932.5392.861
201.3251.7252.0862.5282.845
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核心觀念

本題要檢定「管制措施使旅行時間平均至少減少 2 分鐘」,也就是檢定實施前後的母體平均旅行時間差是否大於 2 分鐘。因題目未提供逐日配對資料,以下假設實施前、後是兩組互相獨立的樣本,兩組旅行時間皆近似常態分配,且母體變異數相等。

令 μ前\mu_{\text{前}}、μ後\mu_{\text{後}} 分別為實施前、後的平均旅行時間,定義平均減少時間為

δ=μ前−μ後.\delta=\mu_{\text{前}}-\mu_{\text{後}}.

採用右尾檢定:

H0:δ≤2,H1:δ>2.H_0:\delta\leq 2,\qquad H_1:\delta>2.

只有在檢定結果足以拒絕 H0H_0 時,才能在顯著水準 0.050.05 下支持「平均至少減少 2 分鐘」的結論。

解題方法

兩組樣本數皆為 n1=n2=11n_1=n_2=11,樣本平均數分別為 xˉ前=85\bar{x}_{\text{前}}=85、xˉ後=81\bar{x}_{\text{後}}=81,樣本標準差分別為 s前=4s_{\text{前}}=4、s後=5s_{\text{後}}=5。樣本觀察到的平均減少時間為

xˉ前−xˉ後=85−81=4 分鐘.\bar{x}_{\text{前}}-\bar{x}_{\text{後}}=85-81=4\text{ 分鐘}.

在兩組母體變異數相等的假設下,合併變異數為

sp2=(n1−1)s前2+(n2−1)s後2n1+n2−2=10(16)+10(25)20=20.5.s_p^2 =\frac{(n_1-1)s_{\text{前}}^2+(n_2-1)s_{\text{後}}^2}{n_1+n_2-2} =\frac{10(16)+10(25)}{20} =20.5.

因此,平均數差的標準誤為

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