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課程名稱 |
生物統計應用分析-R
Application and Analysis in Biostatistics - R |
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開課學期 |
106-1 |
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授課對象 |
公共衛生學院 流行病學與預防醫學研究所 |
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授課教師 |
林菀俞 |
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課號 |
EPM5016 |
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課程識別碼 |
849 U0440 |
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班次 |
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學分 |
1.0 |
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全/半年 |
半年 |
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必/選修 |
選修 |
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上課時間 |
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上課地點 |
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備註 |
上課時間在暑期: 8/5、6、12、13 13:30-18:00，已上過課程同學才可選修。與盧子彬合授
總人數上限：70人 |
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Ceiba 課程網頁 |
http://ceiba.ntu.edu.tw/1061EPM5016_R |
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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 |
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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 |
本課程介紹R的環境，以R來進行敘述性統計、繪圖、統計檢定、列聯表分析與線性迴歸。同學將有以R來分析實際資料的機會。
The R environment, descriptive statistics, plotting, statistical testing, contingency tables, and linear regression will be introduced in this course. Students will have the opportunity to analyze real data with R. |
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課程目標 |
期望同學能以R來進行資料分析，並適當地解釋結果。
Students are expected to be able to perform data analysis using R, and to explain the results appropriately. |
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課程要求 |
課堂參與、回家作業。
Class participation and homework. |
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預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
另約時間 |
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參考書目 |
1. Owen Jones, Robert Maillardet, and Andrew Robinson (2009). “Introduction to scientific programming and simulation using R”. Chapman & Hall/CRC.
2. Marcello Pagano and Kimberlee Gauvreau (2000). “Principles of Biostatistics”. 2nd edition. Duxbury Press.
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指定閱讀 |
Maindonald J. H. (2008). Using R for Data Analysis and Graphics - Introduction, Code and Commentary. |
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評量方式
(僅供參考) |
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No. |
項目 |
百分比 |
說明 |
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1. |
作業 |
60% |
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2. |
課堂參與及表現 |
40% |
每次上課皆須簽到與簽退。自帶筆電同學亦屬正式修課同學，亦須簽到與簽退。因仍有欲修課同學無法選上，故本門課無法開放旁聽。
學生請假超過授課時數四分之一者，降學期成績二等第。請假達三分之一者，成績給予不及格 (F)。未經准假而缺課者，以曠課論。曠課一小時，以請假五小時論。 |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
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第1週 |
08/05 |
R的概觀 An overview of R;
R的物件 R objects;
R的迴圈 R looping;
R的資料結構 Data structure in R;
描述性統計學 Descriptive statistics;
R的函數 Functions in R;
R的繪圖 Plotting in R. (林菀俞老師) |
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第2週 |
08/06 |
兩組獨立樣本的平均值比較
Comparing the means of two independent samples;
配對樣本的平均值比較
Comparing the means of paired samples;
變異數分析 Analysis of variance;
多重檢定校正 Multiple testing correction;
簡單線性迴歸 Simple linear regression;
複迴歸 Multiple regression. (林菀俞老師) |
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第3週 |
08/12 |
無母數統計 Nonparametric statistics;
矩陣運算 Matrix operations;
列聯表分析 Analysis for contingency tables;
麥氏檢定 McNemar’s test;
簡單線性迴歸 Simple linear regression;
複迴歸 Multiple regression;
羅吉斯迴歸 Logistic regression;
卜瓦松迴歸 Poisson regression. (林菀俞老師) |
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第4週 |
08/13 |
迴歸建模預測---以microarray data為例
Prediction based on regression models --- illustrated with microarray data analysis (盧子彬老師) |