作者mecemilk (碗豆变成可乐果‧▽‧)
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标题[问题] 数学所丘政民老师的回归分析
时间Mon Aug 12 12:42:21 2019
不好意思请问数学所必修的回归分析，有没有需要具备什麽能力?
我不是理学院的学生，之前有修过统计学，
因为分析论文资料想再加强回归分析的资料处理，
请问会建议修邱老师的回归分析吗?
谢谢!
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 140.112.139.25 (台湾)
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1F：推 a22735557: 原则上必须具备线性代数的能力 08/12 14:28
2F：→ a22735557: 微积分就不用提了，有数理统计会更好 08/12 14:29
3F：→ mecemilk: 谢谢楼上的回覆~ 08/12 16:02
4F：→ hsnuyi: 矩阵运算要熟 不然会哭哭喔 08/12 16:03
5F：→ mecemilk: 看到线代的时候，内心已流泪XD 08/12 16:07
6F：→ hsnuyi: 重点是 数研所的回归有满满的证明 是你要的吗? 08/12 16:16
7F：→ hsnuyi: 线代倒是还好 等你看到整面的矩阵运算後XD 08/12 16:21
谢谢h大的提醒>"< 其实是看了课纲，觉得是我很想学的
但发现是数学所必修，应该不是路人我可以涉入的领域，所以上来问问看
想学重复测量资料的处理与分析，但在课程网没看到适合的
假如大家有GLM相关的课，也请不吝推荐给我，感谢:)
※ 编辑: mecemilk (140.112.139.25 台湾), 08/12/2019 16:39:09
8F：→ hsnuyi: 台大统计相关的课分散在很多地方 而且都有特定用途 08/12 17:05
9F：→ hsnuyi: 学校有买Springer的电子书库 它有Series in Statistics 08/12 17:07
10F：→ hsnuyi: 你可以去看看 也有很多跟机器学习相关的统计 08/12 17:08
11F：→ hsnuyi: 像是你goo Springer stat repeated measurements 08/12 17:11
12F：→ mecemilk: 谢谢h大无私的分享!!刚刚立刻去找Springer的资料 08/12 17:32
13F：→ mecemilk: 幸好有提问，还挖到更多资源，真是太幸运了~ 08/12 17:33
14F：→ a22735557: 不知道楼主回归是想要学什麽?我略懂台大回归相关的课， 08/12 17:40
15F：→ a22735557: 也许可以提供意见 08/12 17:40
16F：→ hsnuyi: 要知道需要学哪种 可是要学过才知道... 08/12 18:21
主要是想学阶层线性模型，但也想知道怎麽处理outlier和multicollinearity
我看研究领域文献的统计分析方法，还是不清楚该拿raw data怎麽办
※ 编辑: mecemilk (140.112.73.20 台湾), 08/12/2019 23:03:26
17F：→ hsnuyi: outlier可以是个outlier 也可以是世纪的大发现 除非你有足 08/12 23:32
18F：→ hsnuyi: 够的证据说明应该"处理"它 不然不应该动它 08/12 23:32
19F：→ hsnuyi: 然後别看论文学统计 有很多人根本乱进行inference... 08/12 23:34
想知道学校有没有可以谘询研究资料分析的对象XD
没有修课就不好意思找老师问，加上以前的助教有声明不要拿个人的研究去问...
文献的因果推论确实有些不是很妥当，很怕哪天自己也被批评在分析和解读上乱来
20F：嘘 ray308: 先把基础打好 不要好高骛远 08/12 23:55
有啦~看过上面的回覆，知道缺乏先备知识，要先找书来念了
※ 编辑: mecemilk (140.112.73.20 台湾), 08/13/2019 00:40:36
21F：推 a22735557: 听起来你可以修公卫的生统二(考虑你没有线性代数背景) 08/13 09:07
22F：→ a22735557: 或是计量，单看你的研究领域比较偏哪里了，但至少绝对 08/13 09:07
23F：→ a22735557: 不会是数学所，尊重生命。 08/13 09:07
24F：→ mecemilk: 谢谢推荐!生统二看起来是个好选择，而且还有实作:) 08/13 11:01