推 arbitrageur:修過高微和大學部機率(導論)or數統上or高統上才能修喔 07/12 00:33
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（是／否／其他條件）：
是
哪一學年度修課：
95-1, 95-2
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
鄭明燕老師
δ 課程大概內容
機率論回顧、極限定理、常見機率分布、點估計(UMVUE, MM, MLEs, bayesian)、
假設檢定(Neyman-Pearson lemma, UMP tests, IUTs and UITs, bayesian)、
區間估計(inverting test, pivotal quantity, UMA, bayesian)、大樣本理論
(consistency, efficiency, asymptotic normality, robustness, Wald and score
test)、非參數統計(rank tests, signed tests, Hodges-Lehman, kernel methods,
local polynomial methods)
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
★★★★★
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
Casella and Berger, Statistical Inference
非參數部分老師自己有講義
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
版書，主要就按照課本和講義上，偶爾會聊關於當代統計界的事情。
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
很甜，老師有神祕調分法。
ρ 考題型式、作業方式
考題主要出自作業，作業題目老師是從課本隨便勾的。
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…)
跟所有數學系課程一樣，不管怎樣都簽，出席率好像沒在管，幾乎不需要基礎。
不過會點實分析會比較好，基本上多數的定理都只有用高等微積分層級的手法就
能解決。
Ψ 總結
老師上課很喜歡聊一些特殊的方法，大部分課本都不會寫上的，所以有時候有在上
通識課的感覺，成績給的很好，課程內容也頗充實的，總之是門好課。
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"Wir mussen wissen. Wir werden wissen."
－－David Hilbert
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◆ From: 220.141.197.172
※ 編輯: annunaki 來自: 220.141.197.172 (07/10 10:43)
※ 編輯: annunaki 來自: 220.141.197.172 (07/10 10:45)