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※ 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 (需注意此为代Po,原作者并无使用ptt帐号习惯) 哪一学年度修课: 108-1 ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师,以方便收录) 公卫系 洪弘教授 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) 流预所生统组博班必修、流预所/生物统计学程/统计硕士学位学程选修 δ 课程大概内容 Review of Probability Concepts Principles of Data Reduction Point Estimation Hypothesis Testing Interval Estimation Asymptotic Evaluations: Point Estimation Asymptotic Evaluations: Hypothesis Testing and Interval Estimation Ω 私心推荐指数(以五分计) ★★★★★ 洪弘粉丝:★★★★★★★★★★★★★★★ 想看老师冬天难得穿长裤:★★★★★ 研究倾向统计理论:★★★★★ 想从头打磨你的统计基础:★★★★★★★★★★ 整体评价:★★★★★ η 上课用书(影印讲义或是指定教科书) Casella, G. and Berger, R. L. (2002). Statistical Inference, 2nd edition. John A. Rice (2007). Mathematical Statistics and Data Analysis, 3rd edition. μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格) 老师的教学在公卫应该是广受好评,大二时会经过老师的生统二洗礼,不少人从排斥到爱 上统计或是更坚实统计基础。更进阶的数统不用说,虽然只有一学期,整体节奏可能稍快 (尤其对基础不够的人),但老师讲解的非常流畅、清晰,简洁又直指核心。这三小时中 完全不会想睡觉,虽然内容有一定难度,仍深深吸引你,在统计的世界畅游!! 老师上课完全使用手写板书,版面很整齐、字好看,这门课根本挑不出什麽缺点。 σ 评分方式(给分甜吗?是紮实分?) 老师没放比例,第一堂可能有讲但都忘了XD 基本上是比例极高的期中期末考,跟极少比例的作业~ 非常,紮实分。 当时修课共14人,加上本肥宅应该只有两个大学部。期中拿了六成多的分数,记得当时最 高的差几分就满分了XD本肥宅的作业分数大概也是拿六七成,有些不会写就空着,助教 还会叫你补交XD怕大家成绩太差? 期末考前助教说很难、超难(搭配苦笑),让大家尽量写尽量掰,整份考卷写了快五个小 时…本肥宅後来拿B,B+到A+有5个人,B-以下8个人。可能有看成绩分布略微调整,不清 楚最後有无当人。 ρ 考题型式、作业方式 数统嘛,当然是写证明、解释了~作业当时出11份,平均大概10题,部分会从 Casella中挑习题,老师也会出一些其他题目 ,每周真的花很多时间在读书跟写作业,三学分的课当作九学分来修(大四时修的想法, 研究所的角度可能又不一样)。 上课时老师偶尔会提醒大家必考的东西,一般都是相较基础但重要的证明,也算送一些分 数了。 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…) 你不出席应该也无所谓,不过教室人超少,应该会被老师记得,但修这门课还不来现场享 受老师的教学??? 这种热门好课谁会迟到,大家大概都中午买完饭直接来教室吃、抢前排位置。 强烈建议修课的朋友一定要修过高等统计学或是数学系的统计学+统计导论,本肥宅只有 修过蔡政安老师一学年的高统,高统修起来相较很轻松、老师讲解很清楚,一年的课程步 调也很清楚;接着修数统後有花一段时间适应节奏,很多东西老师觉得应该是基础就会简 单带过,虽然内容高统可能讲过,但你是要更进一步理解他的核心想法、证明每一步的原 因、如何推论解释等。 老师第一堂有说修过高统就不用来了,因为课程内容一样,但我觉得两个深度完全不一样 ,高统算是带你入门,数统呢带你上天堂XD 听说数理统计跟数学系的统计学内容跟范围是差不多的,差别在教学顺序(统计导论+统计 学),但难度稍低(但也要看是谁开的,听说如果是江教授那难度大概至少差不多),也是 可以先修过後再来慢慢品味数统的美好。 学习上有问题都可以尽量问老师、助教,不管是下课时间或是额外询问老师office hour ,老师人很好,进到办公室还可以看到老师的收藏XD老师很爱怪医黑杰克XDD Ψ 总结 如果是老师的粉丝,好课当然修爆、一修再修,每次读书、听课你可能会厘清一些以前没 想清楚的观念,多了一些没想过的问题,真的是收获满满,也算是间接确定不走应用统计 方面。 想亲身体验老师的魔力、看老师不论寒暑都穿短裤、要走理论派,真的非常推荐,修完可 能又爱又恨但绝对值得! --



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