※ 引述《paulpu (paulpu)》之铭言： : → adu:期有原因是啥 02/08 13:52 : 希望有推荐的原因 : 像是 重点很清楚 : 上课听一听 : 功力大增 : 或是 学分很营养 : 又蛮有收获的 : 或是 深入浅出 : 会学到一些好用的软体 不知道你的数理背景如何 如果没修过微积分的话 那就去修一下吧 要修微甲喔 如果没修过大学的初统，把一本初统的原文书好好念完的话，那就去修一下吧 如果都修过的话 (A) 想要稳紮稳打把古典统计理论弄清楚 那一定要先听一些机率论相关的课 例如 1. 数学系机率导论、电机系机率与统计，这些是帮你熟悉怎麽用机率这套工具 2. 数学系机率论，这是帮你熟悉统计里大样本性质唯二工具：LLN 和 CLT 然後再去修数学系的其他统计理论的课，例如高等统计推论 有了机率的工具当後盾，有关统计的部分只剩下背後的 philosophy 要弄懂而已 (B) 但如果时间不够，只有一两年呆在学校的话 那就直接去修数学系开给外系上的数理统计一二吧 缺点是不会每年开、每年的课程要求不一、还有都在早上八点上课 ... (C) 最後如果时间真的不够，只剩下半年呆在学校 那推荐经济系陈旭升老师的统计学与实习一，他会把数学系的数理统计 浓缩再浓缩 ，并且尽可能用简单的话诠释机率的工具和其在统计的使用 缺点是这个班上的理工学院的学生很多、有一大部分的数学是要靠自己回去练 老师不会带过程、速度会飞的很快、不会 cover 到回归的部分 (D) 以上三条路都不重视实务上的操作 这要自己补 : → wlsherica:只有这样子的资讯很难推荐你甚麽 02/08 14:43 : 偏生统 纯统计 都可以 : 欢迎推荐 统计上课听一听是不会功力大增的 学分很营养的更不会 只是会让你产生觉得统计很简单的假象 最後还是一问三不知 统计软体目前都很好用吧 难的部分是要做适当的实验以取得适当的数据、 累人的部分都是在整理数据和喂资料、 剩下的就是去查资料问人怎麽操作 此外，拼命写题目也不会、顶多增加看问题时知道大概要往哪个方向思考的速度 把统计这工具拿去应用到实际的问题上吧 在指导教授下实际做一次不完整、不完美的实验 会更清楚自己应该要更进一步了解哪些材料 --

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