課程資訊
課程名稱
生態資料探勘與分析
Ecological Data Mining and Analysis 
開課學期
111-2 
授課對象
生物資源暨農學院  森林環境暨資源學研究所  
授課教師
關秉宗 
課號
Forest7050 
課程識別碼
625 M2510 
班次
 
學分
3.0 
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期三6,7,8,9,10(13:20~18:20) 
上課地點
木性 
備註
限碩士班以上
總人數上限:15人 
 
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

生態資料常具複雜之特性,如具時間與空間之相關性,非線性結構等。是以分析此類資料常非僅修習過基礎統計之研究生所能勝任。本課程之目標乃在經由一系列分析方法之介紹與案例分析,使生態領域之研究生瞭解與分析其所蒐集之資料,並協助其以最精簡有效之方式呈現其資料特性 

課程目標
修習本課程之學生將會使用R統計軟體分析,管理與繪製其資料;並將瞭解與正確地運用廣義線型模式(Generalized Linear Model),廣義加成模式(General Additive Model),非參數分析方法(Nonparametric methods),半參數分析方法(Semi-parametric methods),混合效應模式(Mixed-effects model)等方法於資料分析上
課程要求 
課程要求
欲修習本課程之學生必須修習過統計學,瞭解統計線型模式(迴歸與變方分析)之基礎觀念,並需自備筆記型電腦與欲分析之資料 
預期每週課後學習時數
Office Hours
每週四 13:20~15:10 備註: By appointment only 
指定閱讀
James, G., Witten, D., Hastie, T., and Tibshirani, R. 2021. An Introduction to Statistical Learning with Applications in R, 2nd ed. Springer, New York. 
參考書目
Torgo, L. 2011. Data Mining with R: Learning with Case Studies. CRC Press, Boca Raton. [electronic resource]
Williams, G. 2011. Data Mining with Rattle and R: The Art of Excavating Data for Knowledge Discovery. Springer, New York. [electronic resource]
Ekstrøm, C.T., 2011. The R Primer. CRC Press [electronic resource]
Horton, N., Kleinman, K., 2011. Using R for Data Management, Statistical Analysis, and Graphics. CRC Press [electronic resource]
Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., 2009. The Elements of Statistical Learning. Data Mining, Inference, and Prediction. 2nd ed. Springer [electronic resource] 
評量方式
(僅供參考)
 
No.
項目
百分比
說明
1. 
Semester Project 
100% 
 
 
課程進度
週次
日期
單元主題
無資料