課程資訊
課程名稱
統計學二
Statistics (Ⅱ) 
開課學期
104-2 
授課對象
學程  神經生物與認知科學學程  
授課教師
林增毅 
課號
Forest2032 
課程識別碼
605 26220 
班次
 
學分
全/半年
半年 
必/選修
必修 
上課時間
星期二3,4,5(10:20~13:10) 
上課地點
林一 
備註
資源保育與管理學群必修,森林生物、森林環境、生物材料學群選擇必修
總人數上限:40人
外系人數限制:5人 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/1042Forest2032_ 
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

本課程採理論與實作並重,透過理論的講授,傳達正確統計概念。經由電腦軟體的實際分析與閱讀研究報告,瞭解如何建立分析資料、研判分析結果及正確應用分析結果。 

課程目標
協助大學部學生學習生物統計技能,使之具備有生物統計概念,能夠進行試驗設計、資料收集、資料分析及撰寫討論之能力。在課程安排方面有基本敘述統計、取樣設計、推論統計、統計檢定、變異數分析及迴歸分析等等部分,配合電腦操作分析與測驗,養成統計分析相關能力。另外,此課程將深入探討統計理論以及運用R軟體進行分析。 
課程要求
每週上課三小時。 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
另約時間 
參考書目
Ramsey, F., Schafer, D. 2012. The Statistical Sleuth: A Course in Methods of
Data Analysis. 3rd Edition. Brooks Cole 
指定閱讀
林惠玲、陳正蒼 應用統計學,雙葉書廊出版社
Freese, F. 1967. Elementary Statistical Methods for Foresters. Forest Products Laboratory, USDA Forest Service. 
評量方式
(僅供參考)
 
No.
項目
百分比
說明
1. 
期中考 
40% 
 
2. 
期末考 
20% 
 
3. 
作業 
30% 
 
4. 
課堂討論  
10% 
 
 
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
2/23  Introduction 
第2週
3/01  R installation and descriptive statistics 
第3週
3/08  Data visualization and graphing 
第4週
3/15  Probability distributions 
第5週
3/22  Sampling theory and statistics 
第6週
3/29  Midterm 
第7週
4/05  Holiday (溫書假) 
第8週
4/12  Linear Regression: Review 
第9週
4/19  Midterm Exam Week (no class) 
第10週
4/26  Multiple linear regression: model checking and inferential tools 
第11週
5/03  Multiple linear regression: model refinement and variable selection 
第12週
5/10  Multiple linear regression: conclusion and non-linear models 
第13週
5/17  Midterm 
第14週
5/24  Hypothesis testing: review 
第15週
5/31  Hypothesis testing: one sample 
第16週
6/07  Hypothesis testing: two or more sample 
第17週
6/14  Hypothesis testing: nonparametric tests
 
第18週
6/21  期末考