課程名稱 |
資料科學之統計基礎(一) Statistical Foundations of Data Science (I) |
開課學期 |
106-1 |
授課對象 |
理學院 數學系 |
授課教師 |
姚怡慶 |
課號 |
MATH5063 |
課程識別碼 |
221 U8110 |
班次 |
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學分 |
3.0 |
全/半年 |
半年 |
必/選修 |
選修 |
上課時間 |
星期三6,7,8(13:20~16:20) |
上課地點 |
天數102 |
備註 |
與黃信誠合授 限電資學院學生(含輔系、雙修生) 或 限本系所學生(含輔系、雙修生) 總人數上限:25人 |
Ceiba 課程網頁 |
http://ceiba.ntu.edu.tw/1061MATH5063_ |
課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
本課程尚未建立核心能力關連 |
課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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課程概述 |
Probability theory
• Random variables
• Independence, conditional probability, expectation, variance
• Common families of distributions
• Convergence concepts
• The law of large numbers and the central limit theorem
• Markov chains
Point estimation
• Method of moments
• Maximum likelihood
• Bayes estimators
Hypothesis testing and interval estimation
• Likelihood ratio tests
• Error probabilities and power function
• P values
• Confidence intervals
Asymptotic theory
• Consistency
• Efficiency
• Large sample tests
Linear Regression
• Least squares
• Statistical inference
• Diagnostics
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課程目標 |
This course provides an introduction to the concepts of probability, statistics, and linear regression.
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課程要求 |
Students are assumed to be familiar with calculus, linear algebra, and basic probability theory at the level of one of the following:
1. The first five chapters of Statistical Inference (by Casella & Berger);
2. The first five chapters of Probability and Statistics (by DeGroot);
3. The first eight chapters of A First Course in Probability (by Ross).
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預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
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指定閱讀 |
Casella, G. and Berger, R. L. (2002). Statistical Inference, Duxbury, 2nd edition.
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參考書目 |
待補 |
評量方式 (僅供參考) |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
第1週 |
9/13 |
Chapter 1 |
第2週 |
9/20 |
Chapter 2 |
第3週 |
09/27 |
Chapter 3 |
第5週 |
10/11 |
Chapter 4 |
第6週 |
10/18 |
Chapter 5 |
第7週 |
10/25 |
Chapter 6 |
第8週 |
11/01 |
Chapter 7 |
第9週 |
11/08 |
Midterm (and solutions) |
第11週 |
11/22 |
Chapter 7 |
第12週 |
11/29 |
Chapter 7 |
第13週 |
12/06 |
Chapter 8 |
第14週 |
12/13 |
Chapter 9 |
第15週 |
12/20 |
Chapter 11 |
第16週 |
12/27 |
Chapter 11 |
第17週 |
1/03 |
Principal component analysis |
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