課程名稱 |
多變量分析 Multivariate Analysis |
開課學期 |
104-2 |
授課對象 |
管理學院 商學研究所 |
授課教師 |
劉基全 |
課號 |
MBA5011 |
課程識別碼 |
741 U3520 |
班次 |
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學分 |
3 |
全/半年 |
半年 |
必/選修 |
必修 |
上課時間 |
星期二2,3,4(9:10~12:10) |
上課地點 |
管二103 |
備註 |
本課程中文授課,使用英文教科書。碩士班數量方法之一。學士班限3年級以上 限本系所學生(含輔系、雙修生) 總人數上限:70人 |
Ceiba 課程網頁 |
http://ceiba.ntu.edu.tw/1042_multivariate |
課程簡介影片 |
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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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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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課程概述 |
Aspects of multivariate analysis
Matrix algebra and random vectors
Random sampling
Multivariate normal distribution
Principal components
Factor analysis
Discrimination and classification
Structural Equation Modeling
Clustering
Inference about a mean vector
Comparison of several multivariate means |
課程目標 |
本課程針對多變量分析作深入而廣泛的探討。課程著重於數學觀念推導、方法應用、與研究意涵解釋。除了上課的講授與軟體系統demo外,並且配合手算作業、軟體系統操作作業、與論文選讀方式進行,以兼顧理論與實務。 |
課程要求 |
為確保上課品質,修課同學必需先修過統計相關課程與線性代數。 |
預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
另約時間 |
指定閱讀 |
Johnson, Applied Multivariate Statistical Analysis, 6th edition, Prentice, 2007. (雙葉) |
參考書目 |
Hair、Black、Babin、Anderson、Tatham, Multivariate Data Analysis, 7th edition, Pearson, 2010. (華泰).
Subhash Sharma, Applied Multivariate Techniques, John Wiley & Sons, 1996.
陳正昌、程炳林、陳新豐、劉子鍵,多變量分析方法-統計軟體應用,第3版,2012,五南。
彭昭英,SAS與統計分析,第14版,2007,儒林圖書。
陳順宇,多變量分析,2006,第4版,華泰文化。 |
評量方式 (僅供參考) |
No. |
項目 |
百分比 |
說明 |
1. |
期中考 |
30% |
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2. |
作業 |
40% |
研究所:論文報告10%、作業30% |
3. |
期末考 |
30% |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
第1週 |
2/23 |
Aspects of multivariate analysis |
第2週 |
3/1 |
Matrix algebra and random vectors |
第3週 |
3/8 |
Random sampling and multivariate normal(I) |
第4週 |
3/15 |
Random sampling and multivariate normal(II) |
第5週 |
3/22 |
Quiz;Principal components(I) |
第6週 |
3/29 |
Principal components(II) |
第7週 |
4/5 |
Holiday |
第8週 |
4/12 |
Factor analysis(I) |
第10週 |
4/26 |
Factor analysis(II) |
第11週 |
5/10 |
Discrimination and classification (I) |
第12週 |
5/3 |
Mid-term exam |
第13週 |
5/17 |
Discrimination and classification (II) |
第14週 |
5/24 |
Clustering(I) |
第15週 |
5/31 |
Clustering(II) |
第16週 |
6/7 |
Comparison of several means |
第17週 |
6/14 |
MANOVA;Paper Presentation |
第18週 |
6/21 |
Final exam |
第19週 |
6/27 14:00-17:00 |
Text Mining |
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