推 embed:推一個 心得很貼切XD 01/25 00:07
※ 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：
971
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
陳宏
δ 課程大概內容
0. Review of Basics.
1. Motivating Examples and Model Construction.
2. Simple and Multiple Linear Regressions.
3. Problems and Remedies -
normality, unequal variances, correlated errors,
outliers and influential observations, multicollinearity.
4. More Complicated Models.
5. Generalized Linear Model
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
★★★
(如果我沒過的話 大概只會給兩顆XD)
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
Applied Linear Regression, 3rd Ed.(電子書)
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
板書授課，不過其實我很少看懂老師的板書XD
另外老師會自己把授課重點做成投影片放給大家看
個人覺得這對學習比較有幫助
而且老師做的投影片會比課本多一些東西
再來就是老師上課很注重動機
也就是老師很喜歡說故事
基本上就是以前人遇到的一些問題
(像是製作輪胎的鋁圈啦、賣場的商品擺法之類的)
其實這也是統計很有趣的地方
也是我很喜歡的地方
畢竟迴歸分析是數學所統計組的必修課中比較應用的課
而且可以感受的到老師的經驗豐富
(老師自己的故事就超多的XD 也都很有趣)
不過我覺得老師的表達比較沒那麼清楚(跟江金倉老師比的話)
而且常常會發生老師忘記自己為什麼要講這個故事的"冏"境
所以聽到後面往往會愈聽愈模糊...
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
期中期末考各30%
作業20%
小考20%
個人認為應該是紮實分
畢竟作業份量頗多且考試難度也不低
要拿高分是有點不容易
不過後來大概是因為怕當掉我們吧
老師會提供一些額外加分的機會
像是take home exam或是bonus的作業
而且最後應該還是有調整一些分數
否則以研究生70分及格的標準來看的話
原始分數應該只有兩位學長會過...
ρ 考題型式、作業方式
作業大概有70%是課本的習題 大多是要programming的
剩下的則是老師自己出的題目 大多是數學計算與推導
考試則是大部分為老師自己出的題目
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…)
老師是個很nice也很可愛的人
基本上不太會管大家上課的行為
同時老師極度地希望跟學生有良好的互動
也很歡迎同學去問他問題
只是大家總是沒有什麼反應...
至於這門課的程度
根據老師的說法似乎只要高中數學就夠了(?)
不過我想微積分與線性代數是吃蠻重的
當然也要一點機率與統計的概念(像是收斂行為以及假設檢定等等)
Ψ 總結
基本上我已經是第三次修陳宏老師的課了
(不過上學期修多變量的時候我狂翹課...所以不敢來寫評價文)
其實大家最不能接受的大概就是老師的表達能力了吧
但我認為這是每個人的個性與習慣的不同
個人覺得陳宏老師比較是苦算型的教授
所有的問題大多是從最簡單的case出發
再慢慢地將演算過程推廣
所以對於直觀性的概念老師比較會當成是結論而不是初始的想法
我覺得這其實是另一種學習的方式
就當作是鍛鍊強大的計算推導能力吧XD
也因此我建議真的要修陳宏老師課的人
可以試試自己找本好一點的書來看
(我真的很不喜歡那本電子書...可能對我來說太應用了吧)
不過是要跟著老師教的主題念
再搭配老師出的習題
不懂的就翻書或問老師
(最好去問老師 如江金倉老師所說 要讓陳老師感到你有強烈的學習動機XD)
這樣應該會比較容易跟上這門課
至於老師上課會卡彈的情況
大家就多多體諒老師吧...畢竟這也不是老師願意的
自己看書應該可以避開這個缺點 =.=|||
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