※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途？（須保留原作者 ID） （是／否／其他條件）：是 哪一學年度修課： 107-2 ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄) 葉丙成 λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關) 電機系大二必修，但很多大一的學生 δ 課程大概內容 1. Experiments, Models, and Probabilities 2. Discrete Random Variables 3. Continuous Random Variables 4. Pairs of Random Variables 5. Random Vectors 6. Sums of Random Variables 7. Parameter Estimation Using the Sample Mean 8. Hypothesis Testing Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★ 4.5顆 η 上課用書(影印講義或是指定教科書) 老師有講義和預錄的影片 課本是 "Probability and Stochastic Processes - A Friendly Introduction for Electrical and Computer Engineers," Second Edition 但不太會用到，可以不用買。 μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 翻轉教學 課程分成14關， 每周回去要看影片， 填講義空白， 並寫大約8題的檢驗題， 上課一開始會補充一些比較難的觀念， 再開始分組寫題目， 每周大約寫8題。 σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？) 35%期中考試 35%期末考試 30%的部分比較複雜， 但整學期會有一個分數累加的活動， 像是每周破完有7分， 前18寫完的再加２分， 當小助教可以加２分， 還有上課寫的題目寫對的可以拿分數。 最後把總積分排名前五名平時100分， 後面的就把你的積分/第五名的積分*100 筆者乖乖按照進度沒有做特別的事大概拿90分左右。 ρ 考題型式、作業方式 統一考試， 今年期中滿簡單的， 期末就滿慘的， 像是這次期末考一些很延伸的觀念像是poisson process等， 雖然延伸但是還是可以用現階段知識推敲出來。 葉丙成班不用寫共同作業 ω 其它(是否注重出席率？如果為外系選修，需先有什麼基礎較好嗎？老師個性？ 加簽習慣？嚴禁遲到等…) 出席的話不點名， 但如果沒去的話基本上會拿不到分數， 而且會雷到隊友， 所以盡量去比較好， 加簽看起來都簽。 大一修的話可能需要自己念一些二重積分比較好。 Ψ 總結 這堂課因為是翻轉教學所以需要強大的自制力比較好， 像是每周的作業如果沒有在該周寫完， 上課寫題目就不會寫， 會有點失去翻轉教學的意義。 因為都到大學了老師也不可能強制要寫完， 所以建議要修的話要看自己適不適合。 還有我覺得修這門課的好處是可以練習到很多題目。 想要練習題目的很適合修。 最後我給4.5顆星是覺得說老師的教材到後面有點雜亂 期末複習時念到很煩QQ --

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