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
106-1 
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
必修 
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/1061Agron5087_ALSM1 
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 are useful tools for agronomic research, which have been widely used in the analysis of field trails and breeding studies. The aim of this course is to introduce linear regression model and its applications. The contents of this course cover two parts: matrix algebra and regression analysis. Matrix algebra is a necessary basis for studying linear and other more complicated models. Based on matrix algebra, several important topics in regression analysis, including parameter estimation, hypothesis testing, model selection and diagnostics, will then be introduced. Students will also learn how to use R to analyze real-life data. 

課程目標
After successfully completing this course, students will be able to tackle real-world problems by using regression analysis, and interpret the analysis results correctly. 
課程要求
Statistics 
Office Hours
備註: Monday 10:00-11:00 at Biometry Laboratory 202 
參考書目
待補 
指定閱讀
1. Searle, S. R. and Khuri, A. I. (2017). Matrix Algebra Useful for Statistics. 2nd Edition. Wiley.
2. Kutner, M., Nachtsheim, C. and Neter, J. (2004). Applied Linear Regression Models. 4th Edition. McGraw- Hill. 
評量方式
(僅供參考)
 
No.
項目
百分比
說明
1. 
Homework 
40% 
 
2. 
Quiz 1 
20% 
 
3. 
Quiz 2 
20% 
 
4. 
Final Exam 
20% 
 
 
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
9/11  Fundamentals of Matrix Algebra 
第2週
9/18  Determinant 
第3週
9/25  Inverse 
第4週
10/02  Rank 
第5週
10/09  雙十節調整放假 
第6週
10/16  Partitioned Matrices 
第7週
10/23  Eigenvalues and Eigenvectors 
第8週
10/30  Quiz 1 
第9週
11/06  Simple Linear Regression 
第10週
11/13  Multiple Linear Regression 
第11週
11/20  Multiple Linear Regression 
第12週
11/27  Quiz 2 
第13週
12/04  Quantitative and Qualitative Predictors 
第14週
12/11  Quantitative and Qualitative Predictors 
第15週
12/18  Model Selection, Validation and Diagnostics 
第16週
12/25  Model Selection, Validation and Diagnostics 
第17週
1/01  元旦放假 
第18週
1/08  Multicollinearity and Remedies (if time permits)