課程大綱

課程資訊

課程名稱	統計計算 Statistical Computing
開課學期	100-2
授課對象	學程生物統計學程
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	星期四5,6,7(12:20~15:10)
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/1002stat_comp
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
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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30%, 期中考30%, 期末考40%
預期每週課後學習時數
Office Hours
指定閱讀
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)

課程進度

週次	日期	單元主題
第1週	2/23	Introduction to R environment
第2週	3/01	Better Graphics
第3週	3/08	Root Finding
第4週	3/15	Numerical techniques(I) - Numerical integration
第5週	3/22	Numerical techniques(II) - Optimisation
第6週	3/29	Random Number Generation & Simulation
第7週	4/05	Random Number Generation & Simulation (I)
第8週	4/12	Monte Carlo Integration and Variance Reduction
第9週	4/19	期中考
第10週	4/26	Monte Carlo Integration and Variance Reduction
第11週	5/03	Monte Carlo Methods in Inference
第12週	5/10	Bootstrap and Jackknife
第13週	5/17	Permutation Tests
第14週	5/24	Markov Chain Monte Carlo Methods
第15週	5/31	Using R to interface with WinBUGS
第16週	6/07	The EM Algorithm
第17週	6/14	期末報告