※ 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：
102-1
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
余竣瑜
λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關)
工商管理學系 商學研究所 選修
δ 課程大概內容
1 09-Sep-13 Introduction, Exploratory Data Analysis, & R
Topic One：Linear Models
2 16-Sep-13 Simple Linear Regression
3 23-Sep-13 Multiple Linear Regression
4 30-Sep-13 Regression Model Building
5 14-Oct-13 Analysis of Covariance (ANCOVA)
6 21-Oct-13 Linear Model: Case Studies
Topic Two：Experimental Design
7 28-Oct-13 Analysis of Variance (ANOVA)
8 04-Nov-13 One-Way ANOVA – Block Designs
9 11-Nov-13 Two-Way ANOVA – Factorial Designs
18-Nov-13 Midterm
Topic Three：Categorical Data Analysis
10 25-Nov-13 Comparisons of Proportions or Odds
11 02-Dec-13 Contingency Tables
12 09-Dec-13 GLM: Logistic Regression for Binary Responses
13 16-Dec-13 GLM: Logistic Regression for Binomial Counts
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)
期初老師會印好一整本講義供大家購買
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
投影片，偶爾有互動，會希望同學可以問問題及回答
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
Assignments : 25% （六次）
Midterm exam: 27% （滿分120）
Final exam : 18% （滿分120）
Term report : 30% （三人一組）
ρ 考題型式、作業方式
考試方式很難敘述，是一種有別於大二統計要你一直算的考卷，考試相
當重視對整體課程的掌握程度，如果沒念通大概很難寫得好。
作業一次四~六，第二三四次很難，第一次和後兩次比較簡單。
建議作業要提早寫，不然就會像我一樣每次交作業前的禮拜天晚上都躺
不了床，但並非因為作業難，而是因為有時候跑程式會卡卡的。
期末報告是自己找主題研究，利用 R 跑分析，期末考當天交紙本和程
式碼。
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…)
不會寫程式也沒關係，R 語言和一般大家所想的程式與言不太一樣。
先修科目是統計學一上、下，如果之前不是修工管系開的可能會有點吃
力，因為工管系的統計真的算是管院中比較札實且困難的，之前是修外
系的話，要有從期中考的中後半段開始就會沒有老本的心理準備。
Ψ 總結
如果認真的把這門課的內容好好消化的話應該是可以學到很多統計的精
髓，若是對統計沒興趣的人絕對會修到非常想死，課程本身的難度相當
高，每周都要花時間念才會學的比較好。
此外，這堂課不重視推導過程，是重視結果的運用與解讀，還有對各個
統計模式在何時何處用才恰當的判斷，如果要懂推導的話，可能要去修
高等統計才會更清楚。
老師很願意回答大家問題，私底下也會願意和學生有互動，但上課不可
以吃東西和用電腦，不來或睡覺就算了沒關係，這些老師第一堂課都會
說清楚。
上課的三個小時常常要非常專注才有可能從頭到尾聽懂，一不小心恍神
就會開始聽不懂跟不上，後半學期的情況比前半學期更嚴重，因為前半
學期是用統計學一上下的老本，自己複習還算容易，後半學期教的真的
就是全新的內容，沒聽大概很難自己看懂。
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