[轉錄]Re: [問題] 請問關於統計學程(與師資)

看板FinSwim作者Avle (tricky life)時間15年前 (2009/07/27 14:20)推噓2(2推 0噓 3→)

留言5則, 2人參與討論串1/1

※ 引述《zynder (風)》之銘言： : 請問統計學程裡的這些課: : 機率導論,統計導論,統計學,數理統計一二,高等統計推論一二, 以上這些課程的難易 : 度如何排序? 感覺上這些課程內容重複很多,是否有必要全修? ; 以及修以上課程是 : 否必須先修哪些課? 另外,統計學程大家有沒有比較推薦教的不錯的老師,謝謝!!! 我想您說的應該是數學系的統計學程，其實修習順序的建議有在該網頁上，即 http://www.math.ntu.edu.tw/cheng/statistics/education/rules.php，順道一提，此學程實非學校正式學程，修畢並無任何學程證明書。相關的學程是「生物統計學程」，此學程修畢有學程證明書， http://www.agron.ntu.edu.tw/chinese/BiologicalStatistics/。請先評估您想學到的統計是理論面或實作面為主，如目的是加強理論則推薦數學系的統計學程 (實作部份必須自學) ，如目的是加強實作能力 (統計軟體使用及實驗設計) 則推薦生物統計學程。 : 推 annunaki:這是梗了吧?爬下文吧s 雖然沒錯，不過過去也沒有完整統整過，對新手來說確實有困難，因此在下將會於下文中繼續說明。 : 推 TOOYA:大概是統計導論機率導論統計學(數理) 高統推回歸多變量 : 推 timemaker:線性代數及微積分是基本的工具是的，樓上兩位都說得沒錯。因此在修習「統計學」之前，請務必修好您的微積分，並修習任何一門線性代數或管理數學，接著就可以開始進行歡樂的(？)統計之旅了。 (註：在基礎統計、統計導論階段，尚未修習線性代數是沒關係的，故此處的統計學特別加上「」。) 感謝TimC的問題提醒如要在下推薦統計學程的修法，依照能力的不同在下會有下列建議： |--------------- 大學部課程 --------------|------- 研究所課程 ------| 統計導論 ────┬─ 機率導論 ─┐ (半年) (半年) (1) (半年) (4) ┌(5)─→ 迴歸分析 ───┐ ↓ ↓ │ ↑ ↓ (一年) 數理統計 ─(3)→ 統計學 ┤ (7) 多變量分析 ↑ (半年) │ ↓ ↑ (半年) (一年) (2) └(6)→ 高等統計推論 ──┘ 心理及教育統計學 ──┘ (一年) 如果您是數理能力相當強的人或數學系出身，那麼可以依照數學系統計學程的安排，走「統計導論＋機率導論→4→5→7」路線。但由於高等統計推論是一年的課程，迴歸分析是下學期課程， (註：今年回歸分析上學期也有開。) 感謝ckuo的提醒其實 5、6 是可以同時，即「統計導論→4→5、6」。另外，因為數學系的統計導論相當於非數學系的 (初等) 統計學，數學系的統計學相當於非數學系的高等統計學，這兩個課程非數學系一般都是開一年，但數學系都只開一學期。所以雖然優點是可以在最短時間吸收到最多東西，不過缺點是課程進度快，而且 ANOVA與回歸容易教不到。 (為彌補這個缺憾，所以數學系另外專開回歸與多變量分析，但其深度遠超過一般大學統計學所教的 ANOVA與回歸的範圍。) 如果您想先打好充分數理基礎或是非數學系出身，且覺得統計觀念可以自己看，或是修業時間上的不允許，那麼建議可以走，「數理統計→3→5、6→7」路線。另外，統計學是下學期的課程，所以選數理統計的下學期其實就可以同時選統計學。由於數理統計的課程上學期是機率，下學期是統計，因此修習數理統計後，可以不必再修機率導論。 (不過如果您是數學系的同學，請注意修習數理統計不能抵系上選修，而且機率導論是必修，也不得不修。) 還有，雖然依數學系的課程設定，修完數理統計等同修完統計學，但在下個人認為還是有差，由於數理統計是專門開給非數學系的同學比較偏向計算的技巧而較少抽象理論，但統計學較著重抽象理論，就抽象訓練來說，在下認為統計學還是有修習的必要 (如果時間許可) 。如果您有時間且希望完整的從觀念起家進而步入理論的話，個人建議走「心理及教育統計學→2→3→5、6→7」或「統計導論→1→3→5、6→7」路線。 (不過兩者相較，個人比較建議修心理系姚開屏老師的心理及教育統計學，難度適中，觀念交代的很清楚，也有 SAS軟體實習課。當然這是因為在下個人修過的非數學系統計學目前只有該門，如您知道有其他老師教導的統計觀念也很棒，自然可以取代。) 如果您很拚，想一年修完大學部課程也沒問題，只要不衝堂，上學期選心理及教育統計學、數理統計，下學期再加選統計學也OK。 (當然下學期就會變成要同時上三門統計課，請考慮自己的負荷是否許可。) 另外，個人不建議修完非數學系的統計學 (如心理及教育統計學) 就直接修數學系的統計學，因為說實話這樣的數學訓練不太夠，還是建議非數學系同學務必要修數理統計。關於這些課程的評價與介紹請參考精華區，雖然授課老師不太一樣，但課程目標與教科書多相同，個人認為仍有參考價值。以下是相關課程教科書的介紹： Elementary Statistics – a step by step approach Bluman 這本書是數學系「統計導論」的用書，個人覺得該書的編排很容易讀，相當適合初學者，會將一些重要的重點敘述特別用一個框框標出。舉例也不少，習題則分為概念與計算兩類，如果很紮實的去作習題，即使不完全懂，也能大概體會出統計的技術運作。該書比較著重於描述統計與實用面的母數統計，會介紹 z-test, t-test, F-test, ANOVA，當然一開始也會提到一些基本的機率分布。很適合第一次讀統計的人，在下第一次上統計即是用該本書，當時尚未學過機率導論。 Mathematical Statistics with applications, 6th edition Dennis D. Wackerly, William Mendenhall Ⅲ, Richard L. Scheaffer 這本書是數學系開給外系的「數理統計」用書，這本書非常適合自讀，不論是舉例、證明多半都有詳細的步驟與解釋。不過該書偶有一些錯誤，需要注意。習題多半是與例子相似的題型，很適合還在摸索欲熟悉統計工具與技巧的人練習，跟數學系的「統計學」的用書相比題目稍易，但卻可以很紮實的打好基礎。 Mathematical Statistics and Data Analysis, 2nd Edition Rice, John A 　　這本書是數學系「統計學」的上課用書，在下非常喜歡這本書。該書在理論與實務的內容分配得恰到好處，既說明了重要的數學基礎，又能配合實務上的需要提供相關的檢定法。在舉例上更是跨足了各種領域，生物、工業、醫學、心理等領域的實驗方法與數據都出現過，也說明了統計確實是一門應用極廣的學科。該書習題堪稱難易適中，有基本題也有重要的技巧，非常適合學過初等統計或統計導論者使用。如能紮實唸完這本書，那麼大學部所需要的統計能力大概都具備了。 Statistical Inference. 2nd edition Casella, G. and Berger, R. L. 這本書是數研所「高等統計推論」的教科書，在下個人的感覺是「難得很」，其實並不像老師說的那麼難易適中，當這很有可能是我自身數學能力不夠的問題。該書論及的機率與統計領域相當廣泛，書中證明算是不少，不過例子不多，有時候會抓不太到感覺。很多重要的結果和例子都會放在習題當作練習，所以作習題是相當重要的一件事情，沒有一次習題我不是到教作業前一天才寫完的，難度與廣度兼具。在下認為本書不太適合自習，因為例子不多，但適合兩三個人的讀書小組合力閱讀，對於立志於統計領域者，該書請視為必要的挑戰。 A First Course In Multivariate Statistics Bernard Flury, Springe 2 這本書是數研所「多變量分析」的教科書，該書的優點在於例子頗多，適合自修，缺點在於重點散佈在字裡行間的敘述之中，如沒有一位經驗老到的人帶領相當容易忽略。另外，該書也非真的簡單，雖然證明常常是寥寥數行，但其實常常是因為省略了一些繁雜的運算過程，若非對於線性代數相當熟悉者 (譬如在下..|||) 其實會有理解上的困難。有些證明雖留作習題，但卻是他本課本中的例子，建議配合老師開的書單一起服用，效果會較佳，但相對的，這也表示需要花相當多的時間才能透徹理解。關於統計推薦用書，也可參考 http://www.math.ntu.edu.tw/student/book/book_statistic.htm。以上是在下的一些淺見。 -- 另外順便打個廣告:P，如果只是想初試啼音一下，通識課程裡的「民意調查」與「統計史導論」，也推薦修修看喔。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 220.130.207.227

推

monotones

08/26 20:27,

08/26 20:27

→

monotones

08/26 20:29,

08/26 20:29

推

yaochia

08/26 20:33,

08/26 20:33