※ 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：
96-2
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
郭瑞祥 劉基全
δ 課程大概內容
線性代數, 多元常態, MANOVA, PCA, FA, Discrimination, Clustering
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
4.5
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
Applied Multivariate Statistical Analysis 跟上課投影片印的講義
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
郭老師會用手寫版畫概念圖
並 DEMO SAS / SPSS
會有額外的 Paper Presentation (碩博班才要)
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
期中30% 期末30% 報告10% 作業 30%
ρ 考題型式、作業方式
會有小考 但比例不重
考試可以帶一張A4小抄
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…)
建議有的基礎:微積分 線性代數 高等統計
應有的電腦軟體基礎: SAS / SPSS / Matlab (Maple 也可)
Ψ 總結
學過微積分 線代 高統以後 可以來上這門課
當做統整 Review
如果沒學過線代 只要會算 inverse / eigenvalue / eignevector
以及把 symmetric / positive definite 的部份看過就可以了
個人覺得 Factor Analysis 最難 要花比較多時間在上面
建議要把線性代數講正交和投影的部份看看
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