課程資訊
課程名稱
資源評估模式:理論與實作
Advanced Quantitative Methods in Fisheries Stock Assessment 
開課學期
109-2 
授課對象
理學院  海洋生物及漁業組  
授課教師
張以杰 
課號
Ocean7178 
課程識別碼
241EM3860 
班次
 
學分
3.0 
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期一2,3,4(9:10~12:10) 
上課地點
海研115 
備註
本課程以英語授課。
總人數上限:8人 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/1092Ocean7178_ 
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

本課程教導學生如何在R統計語言中操作常用的漁業分析。對於每種分析方法亦提供了足夠的背景知識,以便使學生在應用方法時也瞭解其具體理論基礎。

課程中包含了不同漁業分析方法的源由和假設,並演示如何在R中進行實作。該課程包含漁業科學家常用的分析,亦包含漁業或生態領域研究生論文常用的分析。大多數的主題為入門級或中高級。

前三週對R統計語言進行介紹,為後續的漁業分析課程先建立基礎。第五周和第六週(Age Comparisons and Age Length Key)所介紹的方法將提供作為續課程所需的資料。線性回歸是許多漁業分析中的基礎統計方法,它會在第九週的體長體重關係課程來介紹。在第九週的線性回歸熟練後,將後續應在第十(Condition)、十二(Abundance from Depletion Data)和十三(Mortality Rate)週。非線性回歸將在第十四週的魚類成長分析中來介紹,之後將應用在第十五週的魚類加入量與產卵親魚量關係。剩餘生產模型將在第十六周來介紹。課程的最後一週(第十八週)為群組討論。

This course is a “how-to” guide for conducting common fisheries-related analyses in R. For each method, enough background information is provided so that the students are assured of the specific details of the implementation of the method.

Specific formulae and the assumptions of the method are described, along with a demonstration of how to perform the analysis in R. The analyses included in this course are commonly performed by practicing fisheries scientists and are also present in many graduate fisheries science or ecology courses. Most topics are covered at the introductory or intermediate level.

The first three weeks provide a minimal introduction to the R environment that builds a foundation for the remaining weeks on fisheries-specific analyses. Weeks 5 and 6 (Age Comparisons and Age Length Key) describe methods commonly used to provide data for topics in later weeks. Linear regression, a foundational statistical method in many fisheries-specific analyses, is introduced within the context of the Weight-Length Relationship in week 9. The linear regression material in week 9 should be mastered before weeks 10 (Condition), 12 (Abundance from Depletion Data), and 13 (Mortality Rates), which all utilize linear regression. Similarly, nonlinear regression is introduced within the context of analyzing Individual Growth in week 14 and is then used to examine the Stock-Recruit Relationship in week 15. The Surplus Production Model will be introduced in weeks 16. The course will be ended by a group discussion in week 18. 

課程目標
本課程的主要目的是使學生能夠熟練地用R進行漁業分析。學生將發展數據分析,量化魚類族群動態建模的專業技能。 在課程中,學生將定期進行漁業數據分析,建模和結果解釋。課程期望學生學習如何編寫自己論文分析中的R程式碼。

The main objective of the course was to become skillful to conduct fisheries analyses with R. Student will develop professional skills of data analysis, quantitative fish population modeling. Student will carry out fisheries data analysis, modelling, and interpretation on a regular basis throughout the course. The course expects students to learn how to write the R code for their own research. 
課程要求
 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
 
參考書目
Ogle D.H. (2016). Introductory fisheries analyses with R. Boca Raton: CRC Press. 
指定閱讀
Ogle D.H. (2016). Introductory fisheries analyses with R. Boca Raton: CRC Press.
Book’s website: https://derekogle.com/IFAR/  
評量方式
(僅供參考)
   
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
02/22  Very Brief Introduction to R Basics 
第2週
03/01  Holiday 
第3週
03/08  Loading Data and Basic Manipulations 
第4週
03/15  Plotting Fundamentals 
第5週
03/22  Age Comparisons 
第6週
03/29  Age Length Key 
第7週
04/05  Holiday 
第8週
04/12  Size Structure 
第9週
04/19  Weight Length Relationships (盧正宇) 
第10週
04/26  Condition (杜宗諺) 
第11週
05/03  Abundance from Capture Recapture Data 
第12週
05/10  Abundance from Depletion Data 
第13週
05/17  Mortality Rates 
第14週
05/24  Individual Growth (盧正宇,杜宗諺, 李克) 
第15週
05/31  Recruitment1 
第16週
06/07  Recruitment2 
第17週
06/14  Holiday 
第18週
06/21  Final discussion