※ 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）： 否 哪一学年度修课： 111-1 ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录) 陈宜廷 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) 财金所/统计所 δ 课程大概内容 Linear regression Least square estimation Classical linear regression Large sample theory Constrained estimation Ω 私心推荐指数(以五分计) ★★★★★ 喜欢上有板书的数学课 ★★★★★ 害怕矩阵代数 ★★ 想深入理解基本的计量方法 ★★★★★ 不想实体上课 ★ (但数学能力强的人不在此限) 不想抄笔记 -★ (数学强的人也不在此限) 不想出席 ★★★★ (上课会有点名表，但不知道跟分数有没有关系) η 上课用书(影印讲义或是指定教科书) Hansen, B. E. (2022) Econometrics, Princeton University Press. μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格) 其实就是一门数学课。 上课以板书进行，没有提供投影片或是手写讲义，所以基本上就是自己抄笔记。 老师原则上是实体上课，但这学期因为有疫情隔离的问题， 所以老师为了保险起见，几乎每一堂都带笔电来开直播，真的很细心~ (不过有一堂我就刚好确诊要看直播，发现画质让我看不到板书，声音基本上 也都听不到，所以在政策不变之前，大家还是尽量保持身体健康的去上课!) 老师上课会很仔细的把每一个步骤都讲清楚，基本上就是把计量中最基本的 回归分析给大家介绍一轮，也告诉大家一些会用到的数学工具，以及运用的时刻。 老师很强调数学上分析的过程，所以对於回归的结构上讲得特别仔细。 上课有一些地方听不懂的话，老师也很欢迎大家下课和他讨论计量，但千万不要 跟他argue分数。 几乎每周都有作业，一些证明题，有时候附加R的习题。 σ 评分方式(给分甜吗？是紮实分？) 期中期末各占40%，作业20% 觉得算紮实分 ρ 考题型式、作业方式 都是证明题，计算题只会出现在R的习题。(计算的部分交给程式就好) 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…) 最好是熟悉线性代数，还有高统的基础的话，会过得比较舒服。 老师上课前会发下点名表给大家签名，但我不知道没签会怎样。 Ψ 总结 老师总是有一种很文质彬彬的气息，下课去问问题的时候总是很有耐心的解答。 感觉得出来，老师很努力地在尝试让大家理解计量的美好。也花了很多时间带着 大家细细地解读这些基本的计量方法。我觉得这门课不只提供一个训练统计思维 的机会，也让人感受到老师用心的教学态度。大力推~~ --

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