※ 本文是否可提供台大同学转作其他非营利用途？（须保留原作者 ID） （是／否／其他条件）：是 哪一学年度修课：106学年度 ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录) 上学期: 张胜凯 教授 下学期: 朱建达 教授 λ 开课系所与授课对象 (是否为必修或通识课 / 内容是否与某些背景相关) 经济系 大二必修 δ 课程大概内容 上学期:(偏向算数学、推证明就对了) 机率 统计的各种分布(normal, chi-square, T, F) Simple regression model 下学期:(偏向要求对数据的解释能力) Simple regression model Multiple regression model Time series model Panel data model Binary dependent model Instrumental model 另会有STATA软体之运用教学 Ω 私心推荐指数(以五分计) ★★★★★ η 上课用书(影印讲义或是指定教科书) 没有指定上课用书(但有推荐的课本)。 老师们授课主要都还是以自身的讲义为主(皆会於课前放在ceiba上，可自行去影印) μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格) 全英文授课(接受度差者很容易想打瞌睡……) 张胜凯老师偏爱用PPT。 抱怨文:(今年不知道为什麽是下午上课，肚子饱饱+老师平和的语调+充满证明的PPT-->最 理想的 想打瞌睡前提……每次强ㄍㄧㄥ都很痛苦……) 朱建达老师则常於第一二节写板书解释当周进度内容，第三节才用PPT看案例。 第三节蛮关键的，因为老师会解释STATA跑出的结果在该案例中带有什麽含义，而老师的 考试就是在测试各位具不具备该解释能力。 σ 评分方式(给分甜吗？是紮实分？) 两者皆为紮实分。 张胜凯老师的算分比例忘了， 但是是由三次大考+作业成绩进行计算，拿几分就几分罗。 朱建达老师: 期中期末各40%+作业10%+团体书面报告10% (关於团体报告，老话一句:好的组员带您上天堂;差的组员让您想撞墙。请慎选组员XD) (听说A+不多?这点实在不清楚……@@) ρ 考题型式、作业方式 作业: 张胜凯老师: 计算+证明 朱建达老师: 系数含义分析+计算(少量)+证明(较少)，很多时候作业需使用Stata软体， 故请认真听课+参与实习课，以学习如何操作~ 其实两位老师的考题真的都没有刻意刁难学生，考前范围内观念一定要摸清楚就是了。 (只是个人资质实在驽钝，往往无法在当期充分了解课程内容，导致成绩……呜QQ) 两人都有出现过证明题， 张胜凯老师: 考题会比较多计算。 朱建达老师: 考题倾向给你一堆数据结果，要你解释其带有的含义。只是期末课程部分会 偏向设计模型(会要求您假设一些变数之类的)，观念没通考试就容易GG ω 其它(是否注重出席率？如果为外系选修，需先有什麽基础较好吗？老师个性？ 加签习惯？严禁迟到等…) 基础要求: 应该是不需要什麽基础，就高中统计的延展吧。 加签习惯: 因为是英文班，修课人数相对於他班应该是较少的，所以想签可能都可以签。 老师风格: 两人上课都会一直很专注讲授课程内容，必须完全专心两、三个小时。抱怨文 :当该周内容假如偏多偏难，下课当下会莫名有一种"RRRRRRR~"崩溃感。 Ψ 总结 虽然Po主在本课程的学习成绩表现没有很亮眼，但是个人还是觉得学到了很多东西。 尤其在团体报告制作过程中，当能用蒐集的资料以Stata跑出一些成果时还蛮高兴的。 并且个人有去过建达老师的office hour, 老师人真的很好、蛮有耐心。 如果不是那麽排斥英文授课，个人是很推荐各位修习这堂课的(就当个小挑战吧)。 --

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