作者Giantpeanut (巨大花生)
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标题[评价] 111-1 陈宜廷 计量经济学一
时间Fri Jan 27 21:18:20 2023
※ 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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※ 编辑: Giantpeanut (118.232.100.121 台湾), 01/27/2023 21:21:11
1F:推 naey: 推宜廷老师! 计量大师! 01/27 23:10
2F:推 wwwh0225: 大大大大推宜廷,只要有线代跟旭旭统计的基础应该就可以 01/29 07:13
3F:→ wwwh0225: 了 01/29 07:13
4F:推 redsa12: 推推 01/30 12:24
5F:推 kevin1212: 推推 01/30 17:52