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
 3 
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。 
預期每週課前或/與課後學習時數
  
Office Hours
 另約時間 
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. 
參考書目
 Ramsey, F., Schafer, D. 2012. The Statistical Sleuth: A Course in Methods of
Data Analysis. 3rd Edition. Brooks Cole 
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% 
  
  1. 本校建議 A+ 比例上限為 20% ，非強制規定，授課教師可依課程要求調整，建議必修課程參考。
  2. 本校採用等第制評定成績，學生成績評量辦法中的百分制分數區間與單科成績對照表僅供參考，授課教師可依等第定義調整分數區間。詳見學習評量專區 (連結)。
 
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