課程資訊
課程名稱
 統計計算
Statistical Computing 
開課學期
 101-2 
授課對象
 生物資源暨農學院  生物統計學組  
授課教師
 蔡政安 
課號
 Agron7033 
課程識別碼
 621 M2060 
班次
  
學分
 3 
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
 農藝304 
備註
 先修課程：高等統計學或其他類似課程
總人數上限：20人 
Ceiba 課程網頁
 http://ceiba.ntu.edu.tw/1012comput_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

(1) Introduction to R environment
(2) Programming with functions
(3) Sophisticated Data Structure
(4) Graphics
(5) Simulation Speedup Methods
(6) Numerical techniques and Root-finding
(7) Random Number Generation & Simulation
(8) Spline Smoothing Methods
(9) EM Algorithm
(10) The Bootstrap Idea
(11) Markov Chain Monte Carlo
 

課程目標
 本課程主要結合統計理論及數值模擬計算觀點，提供修課同學在實際分析資料或研究上所需模擬計算之工具與獨立思考能力，本課程將以開放軟體R語言為主要統計分析與計算軟體。 
課程要求
 作業20%, 期中報告30%, 期末報告50% 
預期每週課後學習時數
  
Office Hours
  
指定閱讀
 1. Introduction to scientific programming and simulation using R, 2009, Chapman and Hall/CRC.

2. Statistical Computing with R, 2008, Chapman and Hall/CRC.
 
參考書目
 教科書: Owen Jones, Robert Maillardet, and Andrew Robinson (2009). “Introduction to scientific programming and simulation using R”
參考書: Eric A. Suess and Bruce E. Trumbo (2010). “Introduction to Probability Simulation and Gibbs Sampling with R”.
 
評量方式
(僅供參考)
  
No.
項目
百分比
說明
1. 
 作業 
20% 
  
2. 
 期中報告 
30% 
  
3. 
 期末報告 
50% 
  
 
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
 02/18  Introduction 
第2週
 02/25  Better graphics in R 
第3週
 03/04  Methods for generating random variables 
第4週
 03/11  Method for generating Random variables (II) 
第5週
 03/18  Root-Finding 
第6週
 03/25  Monte Carlo Integration and Variance reduction 
第7週
 04/08  Monte Carlo Methods in Inference 
第8週
 04/15  期中報告 
第9週
 04/22  Bootstrap and Jackknife 
第10週
 2013/05/06  Markov Chain Monte Carlo Method 
第11週
 05/13  Gibbs Sampling 
第12週
 05/20  WinBUGS 
第13週
 05/27  Permutation Test 
第14週
 06/03  Optimization 
第5-1週
 03/18  Numerical Integration