→ GoldLight:話說我最近好像po太多文了，要轉型回低調風... 10/04 04:04
推 xellosss:純推不下 感謝分享!! 10/04 10:58
推 Galong:很棒的分享! 感謝^^這學期正要做回歸的報告... 10/04 12:10
最近因為上課的關係突然想起哈佛教研所有一堂統計課
有免費開放給有需要的學生/民眾 etc.，主題是多元迴歸之應用。
網址在這：
http://isites.harvard.edu/icb/icb.do?keyword=k63886&pageid=icb.page282498
老師是John Willett，恩，對多元迴歸熟悉的人就會知道他也是教育統計的山頭。
課程內容：
1. 迴歸分析的基本假定與檢驗
2. 非線性迴歸檢定
3. 非獨立殘差之處理：多階層迴歸模型及其在縱貫性研究之應用、內部一致性考驗、
以及random-intercept與fixed effect之考驗
（這部份實在很像HLM）
4. 邏輯子迴歸，包含巢狀資料（nested）邏輯子迴歸、時間存活分析
5. 主成份分析（PCA）
6. 探索性群集分析
7. 遺漏值的處理策略與計算
上課講義與方式：
課程講義都在網站上面，上課方式就是點選錄影來看（rm格式），
其實也就是這堂課在這學期的錄影，要收看的時候就點選video clip來自修囉！
統計軟體：
使用的統計軟體根據我的記憶應該是SAS（Willett跑什麼統計都用SAS），
不過課堂上並不會教你用SAS，應該只有要看SAS的報表。
網站上面則有SAS使用的教學。我們學校的SSCC裡面我記得也有SAS。
需要什麼基礎？會很數學嗎？
主要是應用統計，所以除了超級重要母公式以外，應該不會有太多的數學運算。
例如主成份分析很需要線代的基礎，但是因為這堂課偏應用，
所以不會直接教學生算迭代 :p
不過我覺得這門課需要一定的線性多元迴歸的基礎，這樣才有辦法
直接進入非線性的迴歸模型。
雖然在這邊念社會科學的人很少，不過有需要的人也是可以看看啦
Enjoy :)
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處眾當思益眾
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