哪一學年度修課：
94學年度全年
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
陳宏教授
δ 課程大概內容
上學期 第一章 機率論 (集合、條件機率、獨立、機率函數)
第二章 方程轉換與期望值 (期望值、變異數、動差)
第三章 常見分布 (間斷分布：Bernoulli、Binomial、幾何、超幾何、
Negative Binomial、Poisson，連續分布：Uniform、Normal、
χ^2、Exponential、Gamma、Beta，指數家族、不等式)
第四章 多變數 (聯合與邊際函數、條件函數、轉換、變異數與相關、
Bivariate Normal、Multinomial 、不等式)
第五章 隨機樣本性質 (樣本平均、樣本變異、t 分配、F 分配、順序
統計量、大數法則、中央極限定理、Delta method)
下學期 第六章 統計量 (充分統計量、最小充分統計量、Ancillary 統計量、
完備統計量、概似函數)
第七章 點估計 (動差法、最大概似估計、EM演算法、最佳不偏估計、
Cramer-Rao Thm、Fisher's Info.、Rao-Blackwell Thm 、
決策理論：風險函數、貝氏估計)
第八章 假設檢定 (LRT、∪∩ and ∩∪ tests、型一與型二錯誤、
檢定力、UMP test、Neyman-Pearson Lemma、MLR、p-value)
第九章 區間估計 (區間估計與假設檢定、Pivotal Quantities、UMA)
第十章 近似估計 (點估計、有效性、Bootstrap method、χ^2 test、
Wald test 、score test、區間估計)
以及回歸概述
Ω 私心推薦指數 (以五分計)
★★★★ (考慮到作業份量很大及課程難度較高)
η 上課用書 (影印講義或是指定教科書)
Casella, G. and Berger, R.L. (1990). Satistical Inference 2nd Edit.
Duxbury Press.
上學期老師有自編講義放在網站上，後來因為老師時間不足更新網站，下學
期就直接印講義而不更新網站。
μ 上課方式 (投影片、團體討論、老師教學風格)
傳統的板書上課。老師習慣會把相關的概念一次講完，所以剛開始時會不太
適應，有些是老師刻意先提，給我們一個印象幫助日後學習能夠更快進入狀
況，有些則是為了概念上的連貫性。建議上課後再翻翻課本尋找一下，比較
兩者間的不同。另外，老師很歡迎同學提問，因為老師說他很久沒教這類課
程了已經不太能掌握現在學生到底有哪些預備知識，所以聽不懂一定要跟老
師反應或以e-mail告知，不然老師就會當作我們都知道了。^^" 另外，雖然
不點名，但老師很重視同學的認真與否，如果你很認真，但在數學上的表現
不是很好的話，老師會斟酌情形給予幫忙。
σ 評分方式 (給分甜嗎？是紮實分？)
標準的紮實分，依照作業、小考、期中、期末分數給分，如果大家都考不好
則會依全班的情形調分。本學期作業是以等第方式評分，一般是從 A到B-，
務必要在作業解答出來前繳交作業，否則該作業不予計分。小考滿分以 100
計，期考滿分以 300計，但其實這只是為了老師計分上的方便，最後算分還
是會依比例調回來。
ρ 考題型式、作業方式
考試題目是屬於引導式問題，每大題中的各個小題是有相互關係的，但這也
表示如果中間有一題不會，後面可能就很難再答下去。另外，期考通常會有
一大題改自習題，以及大概 1/3到 1/4的基本分，其他就得憑實力了。小考
通常是全新題型，但同樣也會有基本分。
作業大概是每兩週交一次，每一次大概有七到八「大題」 (有些題目會有很
多小題) ，多半是理論的推導、計算或證明，偶有需要利用統計軟體解的題
目。作業難度頗高，一般來說寫到八成就相當不錯了。另每次作業後，老師
都有詳解。
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…)
老師不注重出席率，遲到也沒關係，但注重作業的繳交與認真度，並會從考
試回答中評估學生的學習情況，非常關心學生的認真程度。如果外系選修，
請務必要有機率 (導) 論及 (高等) 統計學的基礎，在第一章可能還需要一
點高微概念，但若無高微基礎其實也無妨，只要有足夠的微積分概念即可。
:) 同一般數學系老師的習慣，加簽是來者不拒。
Ψ 總結
「母數統計基礎理論的最精華課程。」
在這門課裡，大概所有母數統計基礎理論都在這裡碰到了 (除了回歸跟 ANOVA
可能沒有時間提到) ，也應該是統計課程中最後一次的純理論課程，因為由此
為基礎的課程，迴歸分析、多變量分析、無母數統計法、資料分析，都結合了
實務課程 (必定要使用統計軟體寫程式) 。這門課雖然修來相當辛苦，但是卻
能非常紮實的打下統計理論的功夫，對想要成為統計學家的人來說，是不得不
下的苦功。如果您是有志於走向此路者，請務必將此門課當作一個挑戰磨練自
己。如果您想了解更紮實的統計理論，但又擔心此門課給予的負擔太重，則在
下建議旁聽此門課，一樣會有所助益。:)
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