課程資訊
課程名稱
 應用隨機過程一
Applied Stochastic process (Ⅰ) 
開課學期
 102-1 
授課對象
 公共衛生學院  流預所生物醫學統計組  
授課教師
 陳秀熙 
課號
 EPM8090 
課程識別碼
 849 D0360 
班次
  
學分
 2 
全/半年
 半年 
必/選修
 選修 
上課時間
 星期一7,8(14:20~16:20) 
上課地點
 公衛213 
備註
 1.原:高等應用醫學統計方法一.
總人數上限：60人 
Ceiba 課程網頁
 http://ceiba.ntu.edu.tw/1021asp1 
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

主要講授隨機過程於生物學、醫學與公共衛生之應用。從如何明確表達臨床上所遭遇之問題開始，採用隨機過程理論建立統計模式與實際應用，以解決問題。
(The tenor of this course is to enlighten students to get a better understanding of how stochastic process can be applied to biology, medicine and public health. It begins with how to specify clinical questions and how to apply the theory of stochastic process to build up statistical model to solving thorny issues of clinical science and public health.)
 

課程目標
 使修課同學結合隨機過程理論與實際應用於生物學、醫學與公共衛生，學習如何明確表達實際問題於隨機過程之領域，以簡單隨機過程建構及解決問題。
(The objective of this course is to render students grasp how to apply the theory of stochastic process to solving multi-state outcomes of biology, medicine and public health, and to help students learn how to frame clinical questions into statistical exercise in order to solve the problem of multi-state outcome research.)
 
課程要求
  
預期每週課後學習時數
  
Office Hours
  
指定閱讀
  
參考書目
 Cox, D.R., and Miller, H.D. (1965), The Theory of Stochastic Processes, London: Methuen 
評量方式
(僅供參考)
    
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
 9/9  隨機過程簡介 (Introduction to Stochastic Process) I 
第2週
 9/16  隨機過程簡介 (Introduction to Stochastic Process) II 
第3週
 9/23  馬可夫鏈 (Markov Chain) I  
第4週
 09/30  馬可夫鏈 (Markov Chain) II 
第5週
 10/07  馬可夫鏈 (Markov Chain) III 
第6週
 10/15  馬可夫鏈應用實例 (Markov Chain Application) 
第7週
 10/21  連續時間馬可夫過程 (Continuous-time Markov Process) I 
第8週
 10/28  連續時間馬可夫過程 (Continuous-time Markov Process) II 
第9週
 11/04  期中考 (Mid examination) 
第10週
 11/11  連續時間馬可夫過程 (Continuous-time Markov Process) III 
第11週
 11/19  連續時間馬可夫過程應用實例
(Continuous-time Markov Process Application) 
第12週
 11/25  隨機漫步 (Random Walk Model) I  
第13週
 12/02  隨機漫步 (Random Walk Model) II 
第14週
 12/9  隨機漫步應用實例 (Random Walk Model Application)  
第15週
 12/17  非馬可夫模式 (Non-Markovian Model) I 
第16週
 12/23  非馬可夫模式 (Non-Markovian Model) II 
第17週
 12/31  佇隊理論 (Queue Theroy) 
第18週
 1/7  期末考 (Final examination)