※ 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 （需注意此為代Po，原作者並無使用ptt帳號習慣） 哪一學年度修課： 108-1 ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄) 公衛系 洪弘教授 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) 流預所生統組博班必修、流預所/生物統計學程/統計碩士學位學程選修 δ 課程大概內容 Review of Probability Concepts Principles of Data Reduction Point Estimation Hypothesis Testing Interval Estimation Asymptotic Evaluations: Point Estimation Asymptotic Evaluations: Hypothesis Testing and Interval Estimation Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★ 洪弘粉絲：★★★★★★★★★★★★★★★ 想看老師冬天難得穿長褲：★★★★★ 研究傾向統計理論：★★★★★ 想從頭打磨你的統計基礎：★★★★★★★★★★ 整體評價：★★★★★ η 上課用書(影印講義或是指定教科書) Casella, G. and Berger, R. L. (2002). Statistical Inference, 2nd edition. John A. Rice (2007). Mathematical Statistics and Data Analysis, 3rd edition. μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 老師的教學在公衛應該是廣受好評，大二時會經過老師的生統二洗禮，不少人從排斥到愛 上統計或是更堅實統計基礎。更進階的數統不用說，雖然只有一學期，整體節奏可能稍快 （尤其對基礎不夠的人），但老師講解的非常流暢、清晰，簡潔又直指核心。這三小時中 完全不會想睡覺，雖然內容有一定難度，仍深深吸引你，在統計的世界暢遊！！ 老師上課完全使用手寫板書，版面很整齊、字好看，這門課根本挑不出什麼缺點。 σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？) 老師沒放比例，第一堂可能有講但都忘了ＸＤ 基本上是比例極高的期中期末考，跟極少比例的作業～ 非常，紮實分。 當時修課共14人，加上本肥宅應該只有兩個大學部。期中拿了六成多的分數，記得當時最 高的差幾分就滿分了ＸＤ本肥宅的作業分數大概也是拿六七成，有些不會寫就空著，助教 還會叫你補交ＸＤ怕大家成績太差？ 期末考前助教說很難、超難（搭配苦笑），讓大家盡量寫盡量掰，整份考卷寫了快五個小 時…本肥宅後來拿B，B+到A+有5個人，B-以下8個人。可能有看成績分佈略微調整，不清 楚最後有無當人。 ρ 考題型式、作業方式 數統嘛，當然是寫證明、解釋了～作業當時出11份，平均大概10題，部分會從 Casella中挑習題，老師也會出一些其他題目 ，每週真的花很多時間在讀書跟寫作業，三學分的課當作九學分來修（大四時修的想法， 研究所的角度可能又不一樣）。 上課時老師偶爾會提醒大家必考的東西，一般都是相較基礎但重要的證明，也算送一些分 數了。 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…) 你不出席應該也無所謂，不過教室人超少，應該會被老師記得，但修這門課還不來現場享 受老師的教學？？？ 這種熱門好課誰會遲到，大家大概都中午買完飯直接來教室吃、搶前排位置。 強烈建議修課的朋友一定要修過高等統計學或是數學系的統計學+統計導論，本肥宅只有 修過蔡政安老師一學年的高統，高統修起來相較很輕鬆、老師講解很清楚，一年的課程步 調也很清楚；接著修數統後有花一段時間適應節奏，很多東西老師覺得應該是基礎就會簡 單帶過，雖然內容高統可能講過，但你是要更進一步理解他的核心想法、證明每一步的原 因、如何推論解釋等。 老師第一堂有說修過高統就不用來了，因為課程內容一樣，但我覺得兩個深度完全不一樣 ，高統算是帶你入門，數統呢帶你上天堂ＸＤ 聽說數理統計跟數學系的統計學內容跟範圍是差不多的，差別在教學順序(統計導論+統計 學)，但難度稍低(但也要看是誰開的，聽說如果是江教授那難度大概至少差不多)，也是 可以先修過後再來慢慢品味數統的美好。 學習上有問題都可以盡量問老師、助教，不管是下課時間或是額外詢問老師office hour ，老師人很好，進到辦公室還可以看到老師的收藏ＸＤ老師很愛怪醫黑傑克ＸＤＤ Ψ 總結 如果是老師的粉絲，好課當然修爆、一修再修，每次讀書、聽課你可能會釐清一些以前沒 想清楚的觀念，多了一些沒想過的問題，真的是收穫滿滿，也算是間接確定不走應用統計 方面。 想親身體驗老師的魔力、看老師不論寒暑都穿短褲、要走理論派，真的非常推薦，修完可 能又愛又恨但絕對值得！ --

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