課程資訊
課程名稱
 資料科學中的統計推論
Statistical Inference in Data Science 
開課學期
 110-1 
授課對象
 公共衛生學院  公共衛生學系  
授課教師
 王彥雯 
課號
 PH0015 
課程識別碼
 801 00140 
班次
  
學分
 3.0 
全/半年
 半年 
必/選修
 選修 
上課時間
 星期二7,8,9(14:20~17:20) 
上課地點
 公衛211 
備註
 公衛系生物統計與健康資訊模組必修。與蕭朱杏合授
限本系所學生(含輔系、雙修生)
總人數上限：30人 
Ceiba 課程網頁
 http://ceiba.ntu.edu.tw/1101PH0015 
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

本課程將針對在資料科學時代，統計方法的理論背景與架構進行介紹，讓學生了解統計推論是如何進行的，內容將涵蓋機率、隨機變數、分配、估計、檢定等內容之基礎理論。有別於以往類似課程以數學推理證明為主，本課程將利用電腦軟體進行數據模擬實驗，以實際操作方式讓學生體會統計推論背後的理論架構。 

課程目標
 了解統計推論的原理。 
課程要求
 修課同學須具備微積分與基礎統計學的相關知識。 
預期每週課後學習時數
  
Office Hours
 每週一 11:00~12:00 備註： 需要office hour的同學，可以在這個時段與助教約。 
指定閱讀
 Rice, J. A. (2007). Mathematical Statistics and Data Analysis, 3rd edition. Cengage Learning. 
參考書目
 1. Matloff, N. (2019). Probability and Statistics for Data Science: Math + R + Data, CRC.
2. Efron, B. and Hastie, T. (2016). Computer Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence and Data Science. Cambridge.
 
評量方式
(僅供參考)
  
No.
項目
百分比
說明
1. 
 平時表現、課堂參與 
20% 
  
2. 
 作業練習 
20% 
  
3. 
 期中考 
30% 
  
4. 
 期末考 
30% 
  
 
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
 9/28  1. 課程介紹
2. 機率概念（王彥雯老師） 
第2週
 10/05  1. 隨機變數：離散與連續隨機變數概念介紹
2. 分配：認識離散與連續機率分配（王彥雯老師） 
第3週
 10/12  獨立隨機變數、條件機率分配、聯合機率分配（王彥雯老師） 
第4週
 10/19  期望值I：期望值、變異數與標準差、共變異數與相關係數（王彥雯老師） 
第5週
 10/26  期望值II：條件期望值與預測、動差生成函數、近似方法（王彥雯老師） 
第6週
 11/02  極限定理：大數法則、分布收斂、中央極限定理（王彥雯老師） 
第7週
 11/09  抽樣：母體與樣本、抽樣方法、估計（王彥雯老師） 
第8週
 11/16  期中考（王彥雯老師） 
第9週
 11/23  參數估計方法I：參數估計、動差估計法（蕭朱杏老師） 
第10週
 11/30  參數估計方法I：最大概似估計法（蕭朱杏老師） 
第11週
 12/07  參數估計方法II：貝氏估計法、有效性與Cramér-Roa lower bound、充分性
假設檢定與適合度評估：Neyman-Pearson paradigm、信賴區間與假設檢定、likelihood ratio檢定（蕭朱杏老師 
第12週
 12/14  資料統整：統計圖、資料中心點的測量、資料離散程度的測量、與累積機率密度函數相關之方法（蕭朱杏老師） 
第13週
 12/21  兩組樣本的比較：比較兩獨立樣本、比較相依樣本、實驗設計（蕭朱杏老師） 
第14週
 12/28  變異數分析（蕭朱杏老師） 
第15週
 1/04  類別資料分析：Fisher’s exact test、卡方檢定、配對資料分析、勝算比（蕭朱杏老師） 
第16週
 1/11  期末考（蕭朱杏老師） 
第17週
 1/18  教師彈性補充教學：專題演講