政大機構典藏-National Chengchi University Institutional Repository(NCCUR):Item 140.119/27134

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Title:	以範例學習法研究重要性判斷行為
Other Titles:	An Empirical Study of Materiality Judgement Behavior Through Learning from Examples Approach
Authors:	楊建民;劉立倫;林震岩 Yang, Jiann-Min;Liu, Li-Lun;Lin, Jan-Yan
Keywords:	人工智慧;專家系統;重要性判斷;範例學習
Date:	1993-03
Issue Date:	2009-01-17 16:13:38 (UTC+8)
Abstract:	重要性判斷過去一直深受學者注意，並在相關文獻中引起廣泛的討論。本研究首次採用人　工智慧範例學習之技術，探討存貨損失重要性判斷的政策；再以判斷結果是否來自一致性　的判斷法則的觀點，來衡量分析存貨損失重要性判斷政策的品質。研究中審計個案之例子　資料庫，係以因子設計並由電腦隨機產生；每個例子（個案）包括10個線索，並要求受試　者（包括65位審計人員及40位政大會研所研究生）判斷存貨損失事件之重要性，及應否在　損益表上單獨揭露。研究結果顯示：受試者主觀判斷所勾選之較重要的線索，順序相當一　致，其中最主要者為「存貨損失佔稅前淨利之比率」；同時主觀選取之重要性線索，亦能　與範例學習演算法所優先確認出區別能力較強的線索相一致，表現出受試者具有高度之自　我洞察力。研究中也發現，研究生群判斷個案中所顯示的「穩定性」，及判斷個案與分類　樹法則之間的「共識性」，均較審計人員群為高，主要是因為研究生群體的同質性較高所　致。整體而言，範例學習法表現了相當強的概念分類能力，可做為重要性判斷行為另一種　有效的研究途徑。
Relation:	政大學報,66,249-268
Data Type:	article
Appears in Collections:	[資訊管理學系] 期刊論文 [第66期] 期刊論文

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