課程資訊
課程名稱
統計計算
Statistical Computing 
開課學期
110-2 
授課對象
共同教育中心  統計碩士學位學程  
授課教師
蔡政安 
課號
Agron7033 
課程識別碼
621 M2060 
班次
 
學分
3.0 
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期三2,3,4(9:10~12:10) 
上課地點
農藝112 
備註
先修課程:高等統計學或其他類似課程。統計學程必修課程。
總人數上限:40人 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/1102Agron7033_ 
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. 
期末報告 
50% 
 
2. 
期中報告 
30% 
 
3. 
作業 
20% 
 
 
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
  Introduction 
第2週
  Better graphics in R 
第3週
  Methods for generating random variables 
第4週
  Method for generating Random variables (II) 
第5週
  Root-Finding 
第6週
  Monte Carlo Integration and Variance reduction 
第7週
  Monte Carlo Methods in Inference 
第8週
  期中報告 
第9週
  Bootstrap and Jackknife 
第10週
  Markov Chain Monte Carlo Method 
第11週
  Gibbs Sampling 
第12週
  MCMC using JAGS 
第13週
  The EM algorithm 
第14週
  Permutation Test 
第15週
  Optimization 
第5-1週
  Numerical Integration