※ [本文转录自 UW-Madison 看板] 最近因为上课的关系突然想起哈佛教研所 Harvard Graduate School of Education 有一堂统计课免费开放给有需要的学生/民众 etc.，主题是多元回归之应用。 所以相关的教材、影片都是自由下载，不需要帐号密码即可以guest身份上课 网址在这： http://isites.harvard.edu/icb/icb.do?keyword=k63886&pageid=icb.page282498 老师是John Willett，我想他的大名就不用多说:p。 课程内容： 1. 回归分析的基本假定与检验 2. 非线性回归检定 3. 非独立残差之处理：多阶层回归模型及其在纵贯性研究之应用、内部一致性考验、 以及random-intercept与fixed effect之考验 （这部份实在很像HLM） 4. 逻辑子回归，包含巢状资料（nested）逻辑子回归、时间存活分析 5. 主成份分析（PCA） 6. 探索性群集分析 7. 遗漏值的处理策略与计算 上课讲义与方式： 课程讲义都在网站上面，上课方式就是点选录影来看（rm格式）， 其实也就是这堂课在这学期的录影，要收看的时候就点选video clip来自修罗！ 统计软体： 使用的统计软体根据我的记忆应该是SAS（Willett跑什麽统计都用SAS）， 不过课堂上并不会教你用SAS，应该只有要看SAS的报表。 网站上面则有SAS使用的教学。 需要什麽基础？会很数学吗？ 主要是应用统计，所以除了超级重要母公式以外，应该不会有太多的数学运算。 例如主成份分析很需要线代的基础，但是因为这堂课偏应用， 所以不会直接教学生算iteration 不过我觉得这门课需要一定的线性多元回归的基础， 这样才有办法直接进入非线性的回归模型。 另外不可讳言的：英文要好，尤其是英听 :p 这边念社会科学的板友不知道多不多，不过有需要的人也是可以看看啦 Enjoy :) -- 处众当思益众 懂你的Antonio金光勳育 --

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