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※ 引述《lzcdlcf (旋)》之铭言: : 请问商科背景或者修过统计学的大大 : 修统计学需要有微积分的基础吗? : 如果没有微积分基础 数学能力普通 : 能够直接修统计吗? : 因为我考虑要旁听还是直接选 : 我是社科背景的 对於数学已经很久没有碰了~ : 谢谢大家 初统来说 微积分 要知道普通微分 、 指/对数微分 、 普通积分 、 指/对数积分 、连锁律 这些大体来说就足够了 其他都都是以前的数学概念,如函数 、机率 等等 会用到都是在刚开始交一些统计学的基本概念 我想只要知道上述项目应该就算是做好前置作业了 初统不会用到高深的微积分技巧 大多是把微积分所谓的"变数"赋予上"定义"而已,而微积分是为了求算出答案的方法 所以不需要太过於担心微积分不够精通,其实不需要太艰涩的就可以。 -- 3% exceeds 2% by 50% , and not 1%. --



※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 124.12.48.205
1F:推 lzcdlcf:那请问没有修过微积分直接修统计ok吗? 我主要是要应用 06/08 12:35
2F:→ lzcdlcf:在研究方法上 因为研方都只教原理 统计应用很多 但却没有 06/08 12:35
3F:→ lzcdlcf:相对的上课份量 ... 所以我才想要修统计补强研方 06/08 12:36
在实际应用以及计算上 的确是用不到微积分 甚至更严格的来说 只要有软体 万事都OK 而在检定部分 粗略的讲 只需要有学到Z T chi-square F 就可以应付大部份的检定原理了 大部分的检定都是由上面四种分配搭配衍生出来的 所以如果只是要补强研方的话 其实不太注重在计算部分 只是在修课当中 我想多多少少会有计算 因为当讲到上述四种分配的时候 一定是跟着"常见的机率分配" 这个章节走 容我用一些统计名词 在这个章节有分成两大部分:连续型机率分配、间断型机率分配 连续、间断,指的是变数本身的定义 根据定义来分类变数是服从什麽分配,是什麽型 那在这个章节计算机率的时候 间断用加总 连续用积分 值得一提的是 在学到 Z T 卡方(chi) F的时候 会用到的其实只有查表而已 所以微积分实际上 是用在对付这个章节其他的连续型机率分配 除非老师只交上述四大天王 不然在这章节一定会遇到微分 积分的问题 而且在这个章节前面 有的课程安排会先教"机率函数"这个章节 在这里就会很多函数的应用 图形空间的概念 变数变换的方法 以及机率的计算 既然又是机率函数 又是遇到机率的计算 也是会再次遇到间断以及连续的问题 而且许多特徵值的定义(期望值 变异数 等) 大多会在这边一并介绍 所以如果是想要修学分 还是把微积分的一些基础看一看会比较顺利 讲真话 内容真的很少 把那些计算式子当公式看 用背的也可以背起来 套一句老师说的 "要修就修整套的 一知半解最危险" 真的用到微积分的地方很少 而且很浅 真的 所以如果要选这门课的话 还是建议去看一下微积分 如果选择旁听 既然没学分的压力 就挑选到想知道的部分就好 主要是知道特徵值的意义 四大天王的应用 区间估计 假设检定 ANOVA 回归 卡方检定 以及一些其他的无母数检定 你会发觉 微积分的部分到後面"几乎"是0 都是用检定 查表 下结论 结束 所以严格来说 後面的才是统计学 前面都是微积分+机率论的部分而已 不过没有前面的基础 後面很多东西会雾煞煞 而且也没办法增加对於一些特徵值的灵敏度 以上
4F:推 wormcantfly:推专业学长XD 06/08 12:43
毫无反应 只是个学长 ※ 编辑: frekfrek 来自: 140.116.52.191 (06/08 18:39)
5F:推 cjw621:推神人学长XD 06/08 18:21
6F:→ frekfrek:我开始後悔没再po一篇赚发文跟p币了= = 06/08 18:40
7F:→ frekfrek:楼楼上少在那边!!!!! 06/08 18:40
8F:推 SUPERERIC:求救一下! 机率论部分高中程度吗? 北大二年级统计考的方 06/08 21:14
9F:→ SUPERERIC:向,以上适用吗? 06/08 21:15
10F:→ frekfrek:没考北大不清楚 看考古题最准 06/08 21:22
11F:→ frekfrek:这篇针对原po的问题回答而已 没有讲到有关转学考的问题 06/08 21:24
12F:→ frekfrek:所以以下有关转学考的问题 可参阅其他版友的心得文 06/08 21:24
13F:→ frekfrek:不在着墨於此 06/08 21:24
14F:→ Xmas2010:机率论看 Ash 的 课本习题还附详解 06/08 22:19
15F:推 SUPERERIC:喔 多谢罗~ 06/09 20:02







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