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※ 引述《lzcdlcf (旋)》之銘言: : 請問商科背景或者修過統計學的大大 : 修統計學需要有微積分的基礎嗎? : 如果沒有微積分基礎 數學能力普通 : 能夠直接修統計嗎? : 因為我考慮要旁聽還是直接選 : 我是社科背景的 對於數學已經很久沒有碰了~ : 謝謝大家 初統來說 微積分 要知道普通微分 、 指/對數微分 、 普通積分 、 指/對數積分 、連鎖律 這些大體來說就足夠了 其他都都是以前的數學概念,如函數 、機率 等等 會用到都是在剛開始交一些統計學的基本概念 我想只要知道上述項目應該就算是做好前置作業了 初統不會用到高深的微積分技巧 大多是把微積分所謂的"變數"賦予上"定義"而已,而微積分是為了求算出答案的方法 所以不需要太過於擔心微積分不夠精通,其實不需要太艱澀的就可以。 -- 3% exceeds 2% by 50% , and not 1%. --



※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 124.12.48.205
1F:推 lzcdlcf:那請問沒有修過微積分直接修統計ok嗎? 我主要是要應用 06/08 12:35
2F:→ lzcdlcf:在研究方法上 因為研方都只教原理 統計應用很多 但卻沒有 06/08 12:35
3F:→ lzcdlcf:相對的上課份量 ... 所以我才想要修統計補強研方 06/08 12:36
在實際應用以及計算上 的確是用不到微積分 甚至更嚴格的來說 只要有軟體 萬事都OK 而在檢定部分 粗略的講 只需要有學到Z T chi-square F 就可以應付大部份的檢定原理了 大部分的檢定都是由上面四種分配搭配衍生出來的 所以如果只是要補強研方的話 其實不太注重在計算部分 只是在修課當中 我想多多少少會有計算 因為當講到上述四種分配的時候 一定是跟著"常見的機率分配" 這個章節走 容我用一些統計名詞 在這個章節有分成兩大部分:連續型機率分配、間斷型機率分配 連續、間斷,指的是變數本身的定義 根據定義來分類變數是服從什麼分配,是什麼型 那在這個章節計算機率的時候 間斷用加總 連續用積分 值得一提的是 在學到 Z T 卡方(chi) F的時候 會用到的其實只有查表而已 所以微積分實際上 是用在對付這個章節其他的連續型機率分配 除非老師只交上述四大天王 不然在這章節一定會遇到微分 積分的問題 而且在這個章節前面 有的課程安排會先教"機率函數"這個章節 在這裡就會很多函數的應用 圖形空間的概念 變數變換的方法 以及機率的計算 既然又是機率函數 又是遇到機率的計算 也是會再次遇到間斷以及連續的問題 而且許多特徵值的定義(期望值 變異數 等) 大多會在這邊一併介紹 所以如果是想要修學分 還是把微積分的一些基礎看一看會比較順利 講真話 內容真的很少 把那些計算式子當公式看 用背的也可以背起來 套一句老師說的 "要修就修整套的 一知半解最危險" 真的用到微積分的地方很少 而且很淺 真的 所以如果要選這門課的話 還是建議去看一下微積分 如果選擇旁聽 既然沒學分的壓力 就挑選到想知道的部分就好 主要是知道特徵值的意義 四大天王的應用 區間估計 假設檢定 ANOVA 回歸 卡方檢定 以及一些其他的無母數檢定 你會發覺 微積分的部分到後面"幾乎"是0 都是用檢定 查表 下結論 結束 所以嚴格來說 後面的才是統計學 前面都是微積分+機率論的部分而已 不過沒有前面的基礎 後面很多東西會霧煞煞 而且也沒辦法增加對於一些特徵值的靈敏度 以上
4F:推 wormcantfly:推專業學長XD 06/08 12:43
毫無反應 只是個學長 ※ 編輯: frekfrek 來自: 140.116.52.191 (06/08 18:39)
5F:推 cjw621:推神人學長XD 06/08 18:21
6F:→ frekfrek:我開始後悔沒再po一篇賺發文跟p幣了= = 06/08 18:40
7F:→ frekfrek:樓樓上少在那邊!!!!! 06/08 18:40
8F:推 SUPERERIC:求救一下! 機率論部分高中程度嗎? 北大二年級統計考的方 06/08 21:14
9F:→ SUPERERIC:向,以上適用嗎? 06/08 21:15
10F:→ frekfrek:沒考北大不清楚 看考古題最準 06/08 21:22
11F:→ frekfrek:這篇針對原po的問題回答而已 沒有講到有關轉學考的問題 06/08 21:24
12F:→ frekfrek:所以以下有關轉學考的問題 可參閱其他版友的心得文 06/08 21:24
13F:→ frekfrek:不在著墨於此 06/08 21:24
14F:→ Xmas2010:機率論看 Ash 的 課本習題還附詳解 06/08 22:19
15F:推 SUPERERIC:喔 多謝囉~ 06/09 20:02







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