課程大綱

課程資訊

課程名稱	迴歸分析 Regression Analysis
開課學期	108-1
授課對象	理學院數學研究所
授課教師	丘政民
課號	MATH7606
課程識別碼	221 U3940
班次
學分	3.0
全/半年	半年
必/選修	必修
上課時間	星期一8,9,10(15:30~18:20)
上課地點	天數101
備註	總人數上限：40人
Ceiba 課程網頁	http://ceiba.ntu.edu.tw/1081MATH7606_Reg
課程簡介影片
核心能力關聯	核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
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課程概述	1. General introduction/Regression models 2. The classical linear model -- Model definition; Parameter estimation; Hypothesis testing and confidence intervals; Model choice and variable selection; Model diagnostics 3. Extensions of the classical linear model -- The general linear model; Regularization techniques; Boosting linear regression 4. Generalized linear models -- The framework of GLMs; Binary regression; Count data regression; Quasi-likelihood regression 5. Advanced topics
課程目標	1. Establish the concept of regression modeling, analysis, and prediction; 2. Learn the statistical methods and theory in regression; 3. Lay the foundation to learn more advanced regression analysis and related methods; 4. Drill skills of regression analysis in practice;
課程要求	Basic Calculus; Linear algebra; Statistics;
預期每週課後學習時數
Office Hours	備註： Mon 1400-1530 or by appointment
指定閱讀	L. Fahrmeir, T. Kneib, S. Lang, B. Marx (2013) Regression: Models, Methods and Applications. Springer-Verlag Berlin Heidelberg. A. Sen and M. Srivastava (1990) Regression Analysis: Theory, Methods, and Applications. Springer.
參考書目	G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani (2013) An Introduction to Statistical Learning (with Applications in R). Springer.
評量方式 (僅供參考)

課程進度

週次	日期	單元主題
第1週	9/08	Regression models
第2週	9/16	Classical linear models: assumptions, parameter estimation
第3週	9/23	Parameter estimation, error variance, properties of the estimators
第4週	9/30	(Typhoon holiday)
第5週	10/07	Properties of the estimators, quadratic forms, distributions under normal & non-normal errors
第6週	10/14	Hypothesis testing and confidence intervals
第7週	10/21	Model choice and variable selection
第8週	10/28	Model diagnosis
第10週	11/11	The general linear model
第11週	11/18	Midterm Exam