課程資訊
課程名稱
應用線型統計模式 (一)
Applied Linear Statistical Models (I) 
開課學期
108-1 
授課對象
共同教育中心  統計碩士學位學程  
授課教師
蔡欣甫 
課號
Agron5087 
課程識別碼
621 U6730 
班次
 
學分
3.0 
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期一6,7,8(13:20~16:20) 
上課地點
生統教室 
備註
統計學程C類(迴歸分析)課程三選一必修。
總人數上限:20人 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/1081Agron5087_ 
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

Linear and generalized linear models, which have been widely used in the analysis of field trails and breeding studies, are useful tools for agronomic research. The objective of this course is to introduce the fundamental theory and practical techniques of regression analysis. Several important topics, including parameter estimation, hypothesis testing, model selection and diagnostics, will be covered. Students will also learn how to use R to analyze real-world data. After successfully completing this course, students will be able to tackle real-world problems by using regression analysis, and interpret the analysis results correctly. 

課程目標
The objective of this course is to introduce the fundamental theory and practical techniques of regression analysis. 
課程要求
Basic knowledge of elementary statistics and matrix algebra will be assumed. 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
備註: Monday 12:00-13:00 at Biometry Laboratory 202 
指定閱讀
1. Fahrmeir, Kneib, T., Lang, S. and Marx, B. (2013). Regression: Models, Methods and Applications. Springer-Verlag. (NTU e-Book)
2. Kutner, M., Nachtsheim, C. and Neter, J. (2004). Applied Linear Regression Models. 4th Edition. McGraw-Hill. 
參考書目
NA 
評量方式
(僅供參考)
 
No.
項目
百分比
說明
1. 
Quiz 1 
15% 
 
2. 
Homework 
50% 
 
3. 
Final Exam 
20% 
 
4. 
Quiz 2 
15% 
 
 
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
9/9  Introduction to Linear Statistical Models 
第2週
9/16  Review of Matrix Algebra 
第3週
9/23  Review of Matrix Algebra 
第4週
9/30  Simple Linear Regression 
第5週
10/07  Simple Linear Regression 
第6週
10/14  Multiple Linear Regression 
第7週
10/21  Multiple Linear Regression 
第8週
10/28  Multiple Linear Regression 
第9週
11/04  Quiz 1 
第10週
11/11  Quantitative and Qualitative Regressors 
第11週
11/18  Quantitative and Qualitative Regressors 
第12週
11/25  Model Selection, Validation and Diagnostics 
第13週
12/02  Model Selection, Validation and Diagnostics 
第14週
12/09  Model Selection, Validation and Diagnostics 
第15週
12/16  Quiz 2 
第16週
12/23  Regularization Techniques and Related Issues 
第17週
12/30  Regularization Techniques and Related Issues 
第18週
01/06  Final Exam