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捷運回饋金計算的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李建良寫的 多階段行政處分論 可以從中找到所需的評價。
另外網站有發現嗎？北捷取消8折優惠，明起聽到「1秒音樂+登登」自動 ...也說明：通勤族注意了！台北捷運常客優惠方案將於2月1日（六）起正式實施，已經從1月起開始計算搭乘次數所獲得的回饋金，也將於2月1日起第一次通過閘門時發送 ...
實踐大學 資訊科技與管理學系碩士班 鄭王駿所指導 陳俐宇的 運用大數據分析查詢宜居區域之研究-以新北市汐止區為例 （2021），提出捷運回饋金計算關鍵因素是什麼，來自於大數據、鄰避設施、迎毗設施、Google Maps API。
而第二篇論文國立臺灣大學 農業經濟學研究所 吳珮瑛所指導 黃龑的 大眾捷運交通系統對住宅區房地產價格的影響 ——以臺北市大眾捷運系統為例 （2016），提出因為有 特徵價格法、空間回歸、Box-Cox轉換、主成分分析、聚類分析、大眾捷運交通系統、房地產價格的重點而找出了 捷運回饋金計算的解答。
最後網站聯邦幸福M卡則補充：(二)活動辦法：依政府公告之「全民共享普發現金網站」選擇登記入帳方式，並登記以本行存款帳戶(含實體帳戶 ... 活動期間111/11/1-112/10/31，申辦電子化帳單享下列回饋 ...
多階段行政處分論
為了解決捷運回饋金計算 的問題，作者李建良 這樣論述：
本書從行政程序構造與行政法律關係的視角，反思「多階段處分」與「多階段程序」的學理概念與司法實踐。思維方法與論述取徑，不由法律概念及比較法入手，而是以本國法規定與裁判為分析素材，探索此等概念所涉之行政法律關係，集中思考行政訴訟的程序標的與審查範圍、行政權責與權限分配等實質問題，並形成案例類型，從中篩選論點、建立思維體系，最後再佐以比較法進行綜合分析，期有助於臺灣行政法學的深化與續造。
捷運回饋金計算進入發燒排行的影片
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運用大數據分析查詢宜居區域之研究-以新北市汐止區為例
為了解決捷運回饋金計算 的問題，作者陳俐宇 這樣論述：
住所對於我們來說，是當我們辛苦了一天、筋疲力盡之後，能夠好好休息充電的地方，所以擁有良好的休息環境及品質是很重要的，但對於不同的人來說，各自的偏好及需求都有所不同。因此本論文以汐止地區為例，設計一個具有友善使用者介面的查詢網站，可以任由使用者來自行挑選自己喜歡（亦稱為迎毗設施，如：圖書館、公園）或不喜歡（亦稱為鄰避設施，如：高壓電塔、宮廟）的周邊環境與設施，並提供使用者對其所在意的設施進行正負評的權重設定後再依照使用者的選擇進行評分計算，將計算過後的個人化結果呈現於Google地圖上，讓使用者清楚的了解哪些區域是比較符合自己需求的宜居區域。本研究以政府資料開放平台之開放資料及各設施官網資料為
基礎，將其地址傳換為經緯度後透過本研究設計之評分系統計算區域分數，之後透過Google Maps API將最終結果呈現於Google Map上，最終完成一個能夠清楚搜索出宜居區域的查詢網站。
大眾捷運交通系統對住宅區房地產價格的影響 ——以臺北市大眾捷運系統為例
為了解決捷運回饋金計算 的問題，作者黃龑 這樣論述：
大眾捷運交通系統不僅節省了捷運利用者的出行時間和經濟成本，而且也能夠減少道路交通的擁擠程度，極大方便居民出行。捷運的修建促進了社會經濟繁榮與發展，帶來了週邊顯著的房地產增值。過去的研究大多運用傳統特徵價格法分析大眾捷運交通系統對房地產價格的影響，由於房屋價格資料含有空間性和房價異質性，若檢定結果顯著，則應以空間迴歸模型取代最小平方法模型。另外，過去的研究缺乏在特徵價格法上建立充分的處理和分析。因此，為建立一個更準確的迴歸模型估計模式和流程，本文加入Box-Cox變數轉換選擇函數形式；模型中應用主成分分析，建立主成分迴歸，用主成分代替原始解釋變數，分析與特徵價格法應用的一致性；以及運用聚類分析
，來進行市場細分，以確定合適的細分市場數目，依細分市場使用空間特徵價格法建立模型。有鑒於此，本文使用了空間迴歸模型評估台北市大眾捷運交通系統對住宅區房地產價格的影響。從實證結果可知，整體而言，捷運對週邊房地產價值的影響範圍為0~1,500公尺，隨著距離的增加，對於房地產的增值效應逐漸減少。Box-Cox變數轉換驗證了對數線性模型函數形式在本文使用的有效性。主成分分析選擇兩個主成分，第一主成分代表房地產鄰里區位的影響因素；第二主成分代表房地產本身建築結構的影響因素。主成分迴歸模型為達到變數完全獨立不存在資訊交叉的優點，在模型的解釋能力上並沒有喪失太多。在本文中，應用主成分分析有效。聚類分析發現，
臺北市房地產存在兩個細分市場，一群表示捷運沿線，在相同鄰里區位下，受房屋類型的影響房價顯著不同，這可能因為該地區不同房屋類型代表不同年代建成的建物類型或者建物類型的功能帶給居民的效用享受差別較大，表示該地區居民對不同房屋類型的偏好不同，也因此願意為不同類型的房屋願意支付顯著不同的房價；另一群表示捷運沿線，在相同鄰里區位下，不受房屋類型的影響，這可能因為該地區不同建屋類型帶給居民的功能效用比較一致，表示該地區居民對不同房屋類型的偏好基本相同，也因此只願意為不同類型的房屋願意支付差不多的的房價。整體市場使用特徵價格法結合空間落遲模型模型來進行估算的金額介於聚類分析中細分市場Cluster0估算金額
和聚類分析中細分市場Cluster1估算金額之間；聚類分析中細分市場Cluster0估算金額相對高估，聚類分析中細分市場Cluster1估算金額相對低估。距離最近捷運站1,350公尺的房價總金額介於NT$20,208,307萬~ NT$21,443,887萬。若政府根據大眾捷運系統建設及周邊土地開發計劃申請與審查作業要點，將捷運周邊住宅區房地產創設回饋金額（距離最近捷運站1,350公尺），外部效益予以內部化為捷運建設經費，則可減輕政府財政補貼負擔。若課1個百分點的稅收，則可以得到NT$202,083萬~ NT$214,439萬的稅收收入用於支持捷運建設或相關都市公共建設。