課程名稱 |
統計學 Statistics |
開課學期 |
105-2 |
授課對象 |
生物資源暨農學院 森林環境暨資源學系 |
授課教師 |
李靜峯 |
課號 |
Forest2031 |
課程識別碼 |
605 26210 |
班次 |
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學分 |
3.0 |
全/半年 |
半年 |
必/選修 |
必修 |
上課時間 |
星期三8,9,10(15:30~18:20) |
上課地點 |
林五 |
備註 |
總人數上限:20人 |
Ceiba 課程網頁 |
http://ceiba.ntu.edu.tw/1052Forest2031_ |
課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
核心能力與課程規劃關聯圖 |
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 |
統計學是應用科學(如森林學)重要的描述資料的工具,與測試假說的方法;有了基礎統計學的概念,方有能力閱讀科學文章,判斷文章之好壞,並進行實驗設計。然而對非數學科班出身的學生來說,複雜的數學方程式常成為學習與了解統計學的一大障礙;加上大多統計分析的軟體為付費軟體,學生取得不易,成為學習統計學上的另一種困擾。
本課程在一開始將介紹R語言的基本操作與使用,R語言是免付費而且已被全世界不論商界或學界所廣泛使用的軟體。利用R語言,學生亦可學習資料模擬,並利用自己模擬出來的資料組去瞭解統計學方程式的內涵,以學習機率、分布、與取樣等基本的統計學理論。課程亦將練習敘述性統計的各種表達方式,以及如何進行推論性統計之獨立性檢測與變異數分析。科學上常使用的相關與迴歸分析,傳統的有母數分析,以及日新月異的無母數分析的介紹亦是課程學習的重點內容。 |
課程目標 |
瞭解基本統計學之意義與內涵,以及基本統計學的應用與使用上的限制和原因。並有能力利用R語言對樣本或母體進行資料之模擬、描述以及分析測試。 |
課程要求 |
每堂課均會使用R語言,學生需自備筆記型電腦。 |
預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
每週三 08:00~10:00 |
指定閱讀 |
•An Introduction to R
https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.pdf
•Birger Stjemholm Madsen 2016. Statistics for non-statisticians. 2nd. Springer, Berlin, DE
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參考書目 |
•Andrew P. Beckerman & Owen L. Petchey 2012. Getting started with R: an introduction for biologists. Oxford University Press, Oxford, UK
•Dani Ben-Zvi & Katie Maker 2016 (eds). The teaching and learning of Statistics. Springer, Cham, CH
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評量方式 (僅供參考) |
No. |
項目 |
百分比 |
說明 |
1. |
期中考 |
20% |
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2. |
課堂討論 |
20% |
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3. |
期末考 |
20% |
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4. |
作業 |
40% |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
第1週 |
2/22 |
課程介紹與機率 |
第2週 |
3/01 |
R語言的介紹(一) |
第3週 |
3/08 |
R語言的介紹(二) |
第4週 |
3/15 |
敘述性統計 |
第5週 |
3/22 |
敘述性統計 & R |
第6週 |
3/29 |
敘述性統計 & R_II |
第8週 |
4/12 |
Descriptive statistics_III |
第9週 |
4/19 |
期中考 |
第10週 |
4/26 |
統計分布(statistical distribution) |
第11週 |
5/03 |
常態分布 |
第12週 |
5/10 |
推論性統計 |
第13週 |
5/17 |
獨立性檢測(一) |
第14週 |
5/24 |
獨立性檢測(二) |
第15週 |
5/31 |
二項式分布與卡方分布 |
第16週 |
6/07 |
迴歸分析 |
第17週 |
6/14 |
總結 |
第18週 |
6/21 |
期末考 |
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