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
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30%, 期中考30%, 期末考40% 
預期每週課前或/與課後學習時數
  
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)
  
  1. 本校尚無訂定 A+ 比例上限。
  2. 本校採用等第制評定成績，學生成績評量辦法中的百分制分數區間與單科成績對照表僅供參考，授課教師可依等第定義調整分數區間。詳見學習評量專區 (連結)。
 
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