推 alianlin:我覺得至少有4顆星吧... 吳貴美老師數統教學很認真啊~~ 07/05 00:01
推 greensunlife:說得也是 :) 在台大這麼認真備課的老師真的很少了 07/05 00:23
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
吳貴美
δ 課程大概內容
由Dennis D. Wackerly + William Mendnhall III + Richard L. Scheaffer
三人合力編寫的 第六版 Mathematical Statistics with Applications
為教科書,上課講述的內容(如下)基本上也就是跟著這本教科書在走.
Ch1 What Is Statistics
(純粹就這本書的導論而已,老師第一次上課就講完了)
Ch2 Probability
(大致上是高中的機率的範圍,包括了像集合的介紹、實驗與樣本空間的關係
、排列P、組合C、條件機率、貝氏定理等東西)
Ch3 Discrete Random Variable and Their Probability Distributions
(間斷隨機變數、間斷隨機變數的機率分配、間斷隨機變數的期望值與變異數
、二項分配、幾何分配、負二項分配、超幾何分配、波氏分配、間斷型隨機
變數的動差與動差母函數、間斷型隨機變數的柴比雪夫定理)
[以上為上學期第一次期中考範圍]
Ch4 Continuous Random Variables and Their Probability Distributions
(連續隨機變數、連續隨機變數的機率分配、連續隨機變數的期望值與變異數
、均等分配、常態分配、迦瑪分配、貝他分配、魏寶分配(老師補充的)、(
連續型隨機變數的動差與動差母函數老師要我們自己類推間斷型的 就沒有
教了)、連續型隨機變數的柴比雪夫定理)
Ch5 Multivariate Probability Distributions
(多重隨機變數、多重隨機變數的機率分配、多重隨機變數的邊際機率與條
件機率、多重變數的獨立、多重變數的期望值與變異數、共變數與相關係
數、多項分佈、(雙重常態分佈老師略過沒有教)、條件期望值)
Ch6 Functions of Random Variables
(這一章前大半部分是講述隨機變數經過轉換後,如何去求轉換過後的隨機變
數的機率分配,因為會用到大一微積分重積分部分的Jacobian Method,如果
忘了或大一微積分根本沒交,記得課前要把這邊補給來.這一章最後面的部
分講順序統計量.第一次學的人會覺得很複雜,公式很難記,請多保重,因為
老師這邊每年都有考orz)
[以上為上學期第一次期末考範圍]
Ch7 Sampling Distributions and the Central Limit Theorem
(常態分配的樣本抽樣、常態分配與卡方分配與t分配與F分配的關係、中央極
限定理、用常態分配做近似分配)
Ch8 Estimation
(點估計的介紹、基本常見的不偏點估計子、區間估計的介紹、大樣本的母
體平均數的區間估計、小樣本的母體平均數的區間估計、兩母體平均數差
的區間估計、母體變異數的區間估計)
Ch9 Propetrties of Point Estimators and Methods of Estimation
(這一章前半部份講點估計的性質跟一些重要的點估計子--不偏性、一致性
、充分性、最小變異不偏估計子、完備性、一致最小變異不偏估計子;這一
章後半部分講求點估計子常見的兩個方法--動差法與最大概似法(課本沒有
最小平方法,所以老師也沒有多提這個方法))
[以上為下學期第一次期中考範圍]
Ch10 Hypothesis Testing
(假設檢定的介紹、大樣本的母體平均數的假設檢定、型二錯誤的探討、假
設檢定與信賴區間的關係、p-value法、小樣本的母體平均數的假設檢定、
兩母體平均數差的假設檢定、母體變異數的假設檢定、最強力檢定、概似
比檢定)
Ch11 Linear Models and Estimation by Least Squares
(老師跳過這章orz,因為他說如果教這章的話,後面的其他東西他會來不及
教)(所以從有關單迴歸、複迴歸、迴歸相關的一些議題,老師都沒有教,如
果有打算修相關進接課程例如計量經濟的人,可能要自己把這部分補起來)
Ch12 Considerations in Designing Experiments
(成對母體的信賴區間與假設檢定、完全隨機設計與隨機區間設計的簡單
介紹)
Ch13 Tha Analysis of Variance
(完全隨機設計的變異數分析、隨機區間設計的變異數分析、包法隆尼信賴
區間)(迴歸模型與變異數分析之間關係的介紹,因為老師說他略過ch11,所
以他就請大家自己把這部分pick up起來,他就不列入考試範圍)
Ch14 Analysis of Categorical Data
(主要是利用卡方分配進行三個檢定--配合度檢定、獨立性檢定、齊一性檢
定)
Ch15 Nonparametric Statistics
(因為快接近期末考週了,所以老師只講了符號檢定、魏克森符號檢定、曼
惠特尼檢定,Kruskal-Wallis Test、Friedman Test、Runs Test、Rank
Correlation Coefficient老師就來不及講了)(這章因為期末考前一二次
上課才教到,所以老師就不列入考試範圍了)
[以上為下學期期末考範圍(除了Ch15)]
小結：老師上課內容的難易度會上學期期中考前的很簡單,到期中考後越來越難
,到下學期期中考前還是維持著相當的難度,下學期期中考後的難度則因
為這本教課書本來這部分就寫得比較簡單而有明顯下降XD
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
持平而言 3.25顆
(但老師上課很認真 所以可以再加0.5顆)
(但老師講解的技巧真的不太好orz 所以請扣0.5顆)
(這樣 好像還是3.25顆= =)
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
見 "課程大概內容"
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
傳統的寫黑板板書上課方式
板書內容主要是教科書內容的精華跟老師自己找的例題補充為主
(建議還是買一下教科書會比較好 因為有些比較細節的地方 老師就沒有講得很
清楚 可能要自己稍微看一下各章或各小節的前言 才能知道整個脈絡 尤其是
在比較難的章節orz)
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
紮實分
作業分數加上一次期中考分數和一次期末考分數
(但不清楚配分比例)
ρ 考題型式、作業方式
除了開學第一週跟期末考那一週不用交作業外
每週都有相當題數的作業要交
考試則只有一次期中 一次期末 沒有小考
考題型式 聽說老師會問助教大家每次作業寫的情形 會專門針對大家寫得比較
不好的題型出題orz 所以作業發回來 寫錯的一定要弄懂 而寫對的再練習一次
對期中 期末 也有益無害
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…)
老師不重視出席率
但盡量不要上課的時候在老師面前吃東西(喝飲料 還可以) 老師不太喜歡
最好修過
A.微積分(大一的微積分程度就可以了)
上老師這門課前 請先檢視底下的微積分技巧或觀念還在嗎
1.常見函數的微分 積分 技巧
2.數列級數部分的泰勒展開式
3.重積分
4.多重積分那邊的Jacobian Method
5.暇積分
如果都還在的話 那就沒什麼問題拉
如果有缺漏生疏的話 最好趁修課前補起來...
B.基本的統計
因為老師有些比較細節或前言性的東西 他不會講那麼清楚
所以最好有點基本統計的概念 才比較能掌握老師上課的東西
Ψ 總結
老師其實是個認真備課與上課的好老師 只是有些時候
在講解某些比較難的觀念或題目時 會講解得沒有那麼好 反而像這種該慢慢講
清楚的時候 老師會講得很快orz
另外有時老師 會沒有清楚講明各topics間的關係為何 容易有見樹不見林的感
覺 也是讓我覺得有點可惜的地方
※ 編輯: greensunlife 來自: 140.112.250.104 (07/04 22:22)