課程資訊
課程名稱
基礎海洋統計
Fundamentals of Oceanic Statistics 
開課學期
99-2 
授課對象
理學院  海洋物理組  
授課教師
黃千芬 
課號
Ocean5058 
課程識別碼
241 U1980 
班次
 
學分
全/半年
半年 
必/選修
必修 
上課時間
星期二1,2(8:10~10:00) 
上課地點
計資212 
備註
本課程中文授課,使用英文教科書。與張翠玉、謝志豪合開
總人數上限:30人 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/992ocean_stat 
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
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

科學研究越來越注重定量分析。隨著快速海洋儀器的開發以及遠距偵測實驗技術的進步,使用電腦處理/分析大量的數值資料,漸漸成為海洋科學研究必然的工作之一。本課程提供海研所的學生基礎的數值分析方法,授課主題涵蓋基本的統計學、變數分析、回歸分析以及數值內差等等,將根據不同主題設計電腦計算習題。
Quantitative skills are becoming more and more important in the scientific researches. With the rapid development of marine instruments and remotely operated vehicles, the amount of data an oceanographic scientist must process and interpret is overwhelming; being able to analyze data on a computer becomes a necessity and often a job requirement. This course is a graduate level class on how to quantitatively analyze data in the oceanographic sciences. Topics to be covered include the probability and statistics, regression, analysis of sequences, and data interpolation. Homework will be assigned, covering both theoretical material and practical, computer-oriented assignments. The homeworks will be designed so that students will gain proficiency with using Matlab programming and numerical analysis.
 

課程目標
Establishing the basically quantitative ability for beginners. 
課程要求
最好具有基本微積分的背景。電腦能力不限,將視需要使用學校電腦室,但修課同學最好有可以自由練習的電腦設備 (個人手提電腦,或實驗室中方便使用的電腦設備)。 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
每週一 13:30~15:00 
指定閱讀
 
參考書目
(1)Wessel, Paul (2000). Lecture notes of “Geological Data Analysis”, Department of Geology and Geophysics, Scholl of Ocean and Earth Science and Technology, Univ. Hawai’i at Manoa, Copyright by P. Wessel.
(2) Trauth, M. H. (2007). MATLAB Recipes for Earth Sciences, Springer-Verlag Berlin Heidelberg (accessible electric resource), in 10 chapters.
(3)Taylor, J. R. (1997). An introduction to error analysis, University Science Books.
 
評量方式
(僅供參考)
 
No.
項目
百分比
說明
1. 
Homeworks 
40% 
 
2. 
Midterm 
30% 
 
3. 
Final exam 
30% 
 
 
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
2/22  Introduction to programming 
第2週
3/01  Introduction to programming 
第3週
3/08  General Statistics (measures of location, variation, correlation, distribution, etc) 
第4週
3/15  pdf and hypothesis test (correlation, t-test, inference, confidence interval) 
第5週
3/22  Error Propagation I 
第6週
3/29  Error Propagation II 
第7週
4/05  Holiday 
第8週
4/12  Regression I 
第9週
4/19  Regression II 
第10週
4/26  Midterm 
第11週
5/03  ANOVA I 
第12週
5/10  ANOVA II 
第13週
5/17  EOF I 
第14週
5/24  EOF II 
第15週
5/31  interpolation 
第16週
6/07  Time-series analysis I 
第17週
6/14  Time-series analysis II 
第18週
6/21  Final Exam