課程資訊
課程名稱
 生物統計學二
Biostatistics (Ⅱ) 
開課學期
 102-1 
授課對象
 學程  生物統計學程  
授課教師
 洪 弘 
課號
 EPM5036 
課程識別碼
 849 U0070 
班次
  
學分
 3 
全/半年
 半年 
必/選修
 必修 
上課時間
 星期四5,6,7,8(12:20~16:20) 
上課地點
  
備註
 本課程另有電腦實習課程。與蕭朱杏合開
總人數上限：60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
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

1. Linear regression model
2. Logistic regression and Poisson regression
3. Survival analysis and its applications
 

課程目標
 本課程將從簡單線性迴歸開始，進入複迴歸分析，介紹如何將問題以迴歸分析的統計模式表現出來，也會介紹迴歸診斷的方法，並推廣到如何針對非常態資料（如離散資料）建立迴歸模式。另一個重點則是放在存活分析的方法與應用。本課程將會佐以各類實際資料，利用R以及SAS兩個統計軟體來進行統計分析。實際資料分析的能力將是本課程的重點之一，期中考試與期末考試也都將包含上機考試。 
課程要求
 本課程的每一位修課同學皆須參與實習課程，輪流於教室或是公衛大樓二樓電腦教室214室進行由課程助教帶領之討論、上機等課程。實習課程由第二週開始。學期間的各事項都會在此ceiba網頁公布，請同學務必定期上網留意。
 
預期每週課後學習時數
  
Office Hours
  
指定閱讀
  
參考書目
 1. S. Weisberg (2005). Applied Linear Regression. Third edition. Wiley Interscience (NTU e-book)
2. D. W. Hosmer (2000). Applied Logistic Regression. Second edition. Wiley-Interscience (NTU e-book)
3. D. G. Kleinbaum and M. Klein (2005). Survival Analysis: A Self-Learning Text. Second Edition by New York: Springer-Verlag (NTU e-book).



 
評量方式
(僅供參考)
  
No.
項目
百分比
說明
1. 
 課堂及實習作業 
30% 
  
2. 
 期末考 
35% 
  
3. 
 期中考 
35% 
  
 
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
   Introduction / Correlation　<洪 弘 老師>  
第2週
   放假 
第3週
   Simple linear regression, LSE　<洪 弘 老師>  
第4週
   R-square, sampling distribution of LSE　<洪 弘 老師>  
第5週
   CI, t-test, F-test, R-square　<洪 弘 老師>  
第6週
   mean response, prediction, residual　<洪 弘 老師>  
第7週
   放假 
第8週
   ANOVA, Full and reduced model　<洪 弘 老師>  
第9週
   期中考 
第10週
   Unconditional logistic regression　<李文宗 老師>  
第11週
   Conditional logistic regression　<李文宗 老師>  
第12週
   Poisson regression　<李文宗 老師>  
第13週
   Introduction of survival analysis　<洪 弘 老師>  
第14週
   Kaplan-Meier estimator　<洪 弘 老師>  
第15週
   Log rank test　<洪 弘 老師>  
第16週
   Cox regression model　<洪 弘 老師>  
第17週
   Extension of Cox regression model　<洪 弘 老師>  
第18週
   期末考