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國立陽明交通大學 工學院產業安全與防災學程 陳俊勳、徐一量所指導 謝龍濬的 以灰色理論預測我國職業病診斷通報人數之研究 （2020），提出minitab售價關鍵因素是什麼，來自於灰色理論、職業疾病、GM（1、1）、聽力損失、肌肉骨骼。

而第二篇論文國立高雄應用科技大學 國際企業研究所 王天津所指導 洪同宣的 以時間序列模型預測金融商品價格 （2017），提出因為有 時間序列模型、ARIMA、預測、金融商品的重點而找出了 minitab售價的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了minitab售價，大家也想知道這些：

以灰色理論預測我國職業病診斷通報人數之研究

為了解決minitab售價的問題，作者謝龍濬 這樣論述：

本研究利用灰色理論針對勞動部職業安全衛生署職業傷病服務中心統計之2008年至2019年常見職業病診斷歷年通報人次，取前六名我國職業疾病通報項目以該理論GM(1,1)建立滾動預測模型，以2019年實際通報人次及各期數殘差值交互比較驗證模型精準度尋求出最佳模型，並預測2020年至2024年共五年期間通報人次趨勢，利用Pearson積差相關係數謀求可能影響通報人次因素，研究發現噪音性聽力損失及接觸性皮膚炎項目整體準確度落於不合格標準並不適用於灰色理論預測，上肢肌肉骨骼與腕隧道症候群擇第八期為最佳模型，腰椎椎間盤突出擇第十期為最佳模型，塵肺症擇第四期為最佳模型。未來五年預測結果，上肢肌肉骨骼疾病從2

020年開始便逐年以平均近約9%幅度成長，腕隧道症候群及腰椎椎間盤突出疾病每年平均以約0.3%、1%成長幅度呈現緩慢上升，塵肺症則是呈現急遽上升趨勢，每年以平均約38%速度成長，對此預測趨勢依Pearson積差相關係數分析結果提出相關建議，包含強化現有法令、教育訓練、勞動檢查等具體方向。

以時間序列模型預測金融商品價格

為了解決minitab售價的問題，作者洪同宣 這樣論述：

本研究以時間序列模型－ARIMA模式針對五種金融商品進行價格預測，並以平均絕對百分誤差比較ARIMA模式在五種金融商品上的預測準確性。五種金融商品分別為國際黃金現貨價格、鴻海股票收盤價格、西德州(West Texas Intermediate, WTI)原油現貨價格、芝加哥商品交易所(Chicago Board of Trade, CBOT)小麥期貨價格及英國洲際歐洲期貨交易所(Intercontinental Exchange Europe, ICE EU)可可豆期貨價格。 研究結果發現，五種商品的預測值皆在95%信賴區間水準內，並且ARIMA模式於國際黃金現貨價格的預測效果最好，國際黃金

現貨價格的最適模型為ARIMA(2,1,2)，其平均絕對百分誤差為0.67%，為五種商品中最低，而其餘四種商品的平均絕對百分誤差皆在2%至10%的範圍內，因此在五種金融商品中，ARIMA模式在國際黃金現貨價格上的預測效果最好。

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