課程名稱 |
資料科學中的統計推論 Statistical Inference in Data Science |
開課學期 |
111-1 |
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 |
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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領域專長必修。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 |
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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 |
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 |
課程結束後,學生須具備基礎的機率知識,並要能了解統計推論的原理 |
課程要求 |
修課同學須修過微積分與基礎統計學。 |
預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
另約時間 備註: 助教:朱芫潾(r10849035@ntu.edu.tw) |
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% |
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2. |
作業練習 |
20% |
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3. |
期中考 |
30% |
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4. |
期末考 |
30% |
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針對學生困難提供學生調整方式 |
上課形式 |
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作業繳交方式 |
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考試形式 |
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其他 |
由師生雙方議定 |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
第1週 |
9/6 |
課程介紹、機率概念簡介與複習(王彥雯老師)
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第2週 |
9/13 |
隨機變數:隨機變數與機率分配概念介紹(王彥雯老師) |
第3週 |
9/20 |
隨機變數:離散隨機變數概念介紹與機率分配(王彥雯老師) |
第4週 |
9/27 |
隨機變數:連續隨機變數、隨機變數的函數的概念介紹與機率分配(王彥雯老師) |
第5週 |
10/4 |
聯合分配:離散與連續隨機變數的聯合機率分配(王彥雯老師) |
第6週 |
10/11 |
聯合分配:獨立的隨機變數、條件機率分配(王彥雯老師) |
第7週 |
10/18 |
聯合分配:隨機變數的函數的聯合機率分配(王彥雯老師) |
第8週 |
10/25 |
期中考 |
第9週 |
11/1 |
期望值:期望值、變異數與標準差、共變異數與相關係數(蕭朱杏老師) |
第10週 |
11/8 |
期望值:條件期望值與預測、動差生成函數、近似方法(蕭朱杏老師) |
第11週 |
11/15 |
極限定理:大數法則(蕭朱杏老師) |
第12週 |
11/22 |
極限定理:分布收斂、中央極限定理(蕭朱杏老師) |
第13週 |
11/29 |
與常態分配有關之分配:卡方分配、t分配、F分配(蕭朱杏老師) |
第14週 |
12/6 |
參數估計方法:參數估計、動差估計法(蕭朱杏老師) |
第15週 |
12/13 |
參數估計方法:最大概似估計法(蕭朱杏老師) |
第16週 |
12/20 |
期末考 |