※ 引述《paulpu (paulpu)》之銘言： : → adu:期有原因是啥 02/08 13:52 : 希望有推薦的原因 : 像是 重點很清楚 : 上課聽一聽 : 功力大增 : 或是 學分很營養 : 又蠻有收穫的 : 或是 深入淺出 : 會學到一些好用的軟體 不知道你的數理背景如何 如果沒修過微積分的話 那就去修一下吧 要修微甲喔 如果沒修過大學的初統，把一本初統的原文書好好唸完的話，那就去修一下吧 如果都修過的話 (A) 想要穩紮穩打把古典統計理論弄清楚 那一定要先聽一些機率論相關的課 例如 1. 數學系機率導論、電機系機率與統計，這些是幫你熟悉怎麼用機率這套工具 2. 數學系機率論，這是幫你熟悉統計裡大樣本性質唯二工具：LLN 和 CLT 然後再去修數學系的其他統計理論的課，例如高等統計推論 有了機率的工具當後盾，有關統計的部分只剩下背後的 philosophy 要弄懂而已 (B) 但如果時間不夠，只有一兩年呆在學校的話 那就直接去修數學系開給外系上的數理統計一二吧 缺點是不會每年開、每年的課程要求不一、還有都在早上八點上課 ... (C) 最後如果時間真的不夠，只剩下半年呆在學校 那推薦經濟系陳旭升老師的統計學與實習一，他會把數學系的數理統計 濃縮再濃縮 ，並且盡可能用簡單的話詮釋機率的工具和其在統計的使用 缺點是這個班上的理工學院的學生很多、有一大部分的數學是要靠自己回去練 老師不會帶過程、速度會飛的很快、不會 cover 到回歸的部分 (D) 以上三條路都不重視實務上的操作 這要自己補 : → wlsherica:只有這樣子的資訊很難推薦你甚麼 02/08 14:43 : 偏生統 純統計 都可以 : 歡迎推薦 統計上課聽一聽是不會功力大增的 學分很營養的更不會 只是會讓你產生覺得統計很簡單的假象 最後還是一問三不知 統計軟體目前都很好用吧 難的部分是要做適當的實驗以取得適當的數據、 累人的部分都是在整理數據和餵資料、 剩下的就是去查資料問人怎麼操作 此外，拼命寫題目也不會、頂多增加看問題時知道大概要往哪個方向思考的速度 把統計這工具拿去應用到實際的問題上吧 在指導教授下實際做一次不完整、不完美的實驗 會更清楚自己應該要更進一步了解哪些材料 --

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