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利用多重死因與死亡前疾病診斷紀錄解構死因分群

為了解決台中精機股票代碼的問題，作者廖敏如 這樣論述：

研究背景死因統計為公衛研究主要參考的健康指標之一，其中死因排名結果更經常是政府制定衛生政策時優先次序的重要參考。目前官方死因統計是以原死因選取原則為主，然而原死因選取原則包含下列限制：忽視其他提及死因的重要性、易受到醫師填寫習慣的影響、以及無法良好反映共病間的關係。因此本篇研究目的嘗試利用疾病分群(disease clustering)方法解構死因資訊，而非以單一疾病方式呈現死因統計結果，從中量化不同共病結構，再進一步探討死因分群間的特性差異。研究材料與方法資料來源包含多重死因檔、全民健保處方及治療醫令明細檔，研究對象為臺灣2018年死亡的人，蒐集其多重死因及死亡前三個月的住院診斷紀錄，並以

全球疾病負擔(Global Burden of Disease Study, GBD)的疾病分類方式取代國際疾病分類標準(International Classification of Diseases, ICD-10)的疾病代碼，整理疾病分類後進行死因分群。本研究利用SOM作為死因分群的方法，此方法不需對資料有先驗知識，在分析大量數據時相較傳統分群方法更有效率，分群的過程中也能維持資料間的拓樸關係，並以視覺化的方式呈現分群的結果，更直觀地辨識死因分群，接續利用多元邏輯斯回歸模型，探討各分群相關人口學變項的特性差異。研究結果藉由SOM的方法依照死因、疾病的特性，從所有的診斷紀錄中區分出41個死

因分群，死亡的人以男性為多數 (58.44%)，平均死亡年齡為73.89歲，以已婚 (47.75%) 和居住在都市化程度第二級 (44.84%) 的人為多數。以不同的死因資訊 (UCOD / MCOD) 和不同的疾病分類方式 (ICD-10 / GBD) 所得到的死因排名相當不同。以GBD分類的多重死因排名最接近死因分群排名的結果。人數最多的死因群為糖尿病群 (9.25%)，年齡最高的死因群是阿茲海默症群 (84.87歲)，胰臟癌群以自然死亡的比例最高 (99.83%) ，其他白血病群在醫院死亡的比例最高 (72.01%)且死亡前三個月人均醫療支出最高 (584,162.94點)，乳癌群的人居

住在較高都市化的比例最多 (49.18%) 且此地區平均收入中位數也最高 (651,397 元)，慢性肝病群居住的區域醫療資源最為匱乏，平均每位醫師需要服務的人口數最多 (1,189 人/醫師)。糖尿病的共病結構較為複雜可歸納出八個共病模式，最常共同出現的疾病為糖尿病、慢性腎臟病及缺血性心臟病。我們進一步量化各共病結構得出有特定疾病的人被分到特定共病群的比例，此結果有利於探討共病間的關係並可提供未來政策上資源分配的參考。研究結論透過死因分群的方法，能彌補以原死因統計的缺陷，並可以推估帶有不同特性的人群，得到特定死因分群的風險，進一步發掘不同疾病背後的共病結構，且透過量化各共病結構的人口比例，能

更加理解現行共病的發展趨勢，未來在制定醫療政策時便可針對不同的疾病分群規劃更精準的預防措施。

職棒簽賭事件對球團母公司股價的影響

為了解決台中精機股票代碼的問題，作者張聿德 這樣論述：

版權宣告 i謝辭 ii中文摘要 iii英文摘要 iv目錄 v表目錄 vii圖目錄 viii第一章 緒論 1第一節 研究背景與動機 2第二節 研究目的 4第三節 研究流程 4第二章 文獻探討 6第一節 職棒簽賭案的始末 6第二節 職棒簽賭案之相關研究 10第三節 事件研究法之相關研究 13第三章 研究方法 15第一節 事件研究法 15第二節 研究樣本與時間 17第四章 實證結果與分析 44第一節 職棒簽賭事件對球團母公司股價的影響 44第二節 職棒簽賭事件對投資人的影響 49第三節 職棒簽賭事件的分析 49第五章 結論與建議 54第一節 研究結論 54第二節 後續研究與建議 56參考文獻 58

表目錄表2-1 職棒檢賭事件概述 7表3-1 各職棒檢賭事件 17表3-2 職棒檢賭事件概述、球團母公司及股價歸納表－黑虎事件 18表3-3 職棒檢賭事件概述、球團母公司及股價歸納表－黑鷹事件 19表3-4 職棒檢賭事件概述、球團母公司及股價歸納表－黑道挾持球員事件 30表3-5 職棒檢賭事件概述、球團母公司及股價歸納表－蘇立偉事件 31表3-6 職棒檢賭事件概述、球團母公司及股價歸納表－黑熊事件 32表3-7 職棒檢賭事件概述、球團母公司及股價歸納表－黑鯨事件 34表3-8 職棒檢賭事件概述、球團母公司及股價歸納表－黑米事件 36表3-9 職棒檢賭事件概述、球團母公司及股價歸納表－黑象事件

37表3-10 職棒簽賭事件涉案球團母公司及母公司股價代碼 41表3-11 職棒簽賭事件相關日期、球團母公司、股價代碼一覽表 42表4-1 職棒簽賭事件宣告日之一般化平均異常報酬率 45表4-2 職棒檢賭事件之累積異常報酬分析 48圖目錄圖1-1 本文研究程圖 5圖4-1 事件期異常報酬及累計異常報酬 45