※ 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）： 否 哪一學年度修課： 111-1 ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄) 陳宜廷 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) 財金所/統計所 δ 課程大概內容 Linear regression Least square estimation Classical linear regression Large sample theory Constrained estimation Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★ 喜歡上有板書的數學課 ★★★★★ 害怕矩陣代數 ★★ 想深入理解基本的計量方法 ★★★★★ 不想實體上課 ★ (但數學能力強的人不在此限) 不想抄筆記 -★ (數學強的人也不在此限) 不想出席 ★★★★ (上課會有點名表，但不知道跟分數有沒有關係) η 上課用書(影印講義或是指定教科書) Hansen, B. E. (2022) Econometrics, Princeton University Press. μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 其實就是一門數學課。 上課以板書進行，沒有提供投影片或是手寫講義，所以基本上就是自己抄筆記。 老師原則上是實體上課，但這學期因為有疫情隔離的問題， 所以老師為了保險起見，幾乎每一堂都帶筆電來開直播，真的很細心~ (不過有一堂我就剛好確診要看直播，發現畫質讓我看不到板書，聲音基本上 也都聽不到，所以在政策不變之前，大家還是盡量保持身體健康的去上課!) 老師上課會很仔細的把每一個步驟都講清楚，基本上就是把計量中最基本的 迴歸分析給大家介紹一輪，也告訴大家一些會用到的數學工具，以及運用的時刻。 老師很強調數學上分析的過程，所以對於迴歸的結構上講得特別仔細。 上課有一些地方聽不懂的話，老師也很歡迎大家下課和他討論計量，但千萬不要 跟他argue分數。 幾乎每週都有作業，一些證明題，有時候附加R的習題。 σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？) 期中期末各佔40%，作業20% 覺得算紮實分 ρ 考題型式、作業方式 都是證明題，計算題只會出現在R的習題。(計算的部分交給程式就好) 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…) 最好是熟悉線性代數，還有高統的基礎的話，會過得比較舒服。 老師上課前會發下點名表給大家簽名，但我不知道沒簽會怎樣。 Ψ 總結 老師總是有一種很文質彬彬的氣息，下課去問問題的時候總是很有耐心的解答。 感覺得出來，老師很努力地在嘗試讓大家理解計量的美好。也花了很多時間帶著 大家細細地解讀這些基本的計量方法。我覺得這門課不只提供一個訓練統計思維 的機會，也讓人感受到老師用心的教學態度。大力推~~ --

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