[心得] 楊睿中 統計學一
課名：統計學一
科號：10610 ECON 216102
老師：楊睿中
課本：Introduction to Probability and Statistics Using R, G. Jay Kerns
這本書為 Open Source，搜尋書名就有。
課別：經濟系必修
學分：3
涼度：★★☆
甜度：★★★★★
建議先修課程：微積分
課程內容：
Lecture 1: Introduction to R
Lecture 2: Data Description
Lecture 3: Probability Theory
Lecture 4: Discrete Distribution
Lecture 5: Continuous Distribution
Lecture 6: Multivariate Distribution
Lecture 7: Random Sample
Lecture 8: Asymptotic Theory
Lecture 9: Point Estimation
值得一提的是，老師花不少心力在R語言上面（而且是用正課上），照著進度學起來，對統
計分析會有更多了解。但老師大部分都是演示code的運作，給大家當個模板而已，輪到自
己打的時候還是要去看 Package 和 Function 的說明，不然根本打不出來。
（現在 Python 貌似有很多相對應的 Package ，不知道老師會不會換語言）
上課方式：
使用ppt上課，搭配少許板書。
內容是完整的，沒有課本也沒關係（見最後的補充）。
評分方式：
Homework 30%
Midterm 30%
Final 40%
考試作業型態：
作業共 7 次，每次的量頗多，手寫及程式皆有，手寫的部分不會太難，都是基本的計算，
看著講義寫就行了；程式的話大部分都是重複性的（圖表→改參數→圖表 loop），有老師
的code當模板，難度減輕許多，但需要花大量的時間。
（記得 HW6 我寫了 7 個小時左右，code都差不多，可是要畫 50 張圖…）
期中考可以帶一張雙面 A4 的大抄。
期末考則可以連期中考的大抄一起，總共兩張（你要重抄期中的也可以）。
期中考的難度難易適中，沒有特別刁難的題目，講義認真讀完應該沒問題。
期末考因為內容的關係（Point Estimation老師加蠻多數理統計的東西在裡面），難度應
該算中間偏難，很多題目跟作業和範例很像，作業答案也給了，但是你寫出來的東西連你
自己也不了解到底在做什麼QQ
老師的喜好、個性：
老師剛從國外回來，今年是他執教的第一年，人非常好，問問題回答的很詳細，有時看到
一堆人翹課還會自嘲，感覺是充滿熱情的老師。
上課速度偏快，應該是因為他塞太多內容的關係。
另外，這堂課是早九，加上老師聲音有點催眠，一不小心就會睡著，而且冬天太冷還會有
一堆人沒來，教室顯得有些冷清。
給加簽嗎?
全部都給加簽。
補充：
1. 這堂課應該蠻多人想給負評的，但我還是推。
2. 講義非常完整，而且內容比較多（應該比其他班還多教一半的量），有些概念是數理統
計裡才有的，但老師也把他放到講義裡，所以有時會搞不清楚這些推導從何而來。
3. （抱怨）
老師指定的課本 還 沒 編 完 ！裡面對定義和推導的描述不多，應該說這是一本教
R語言的書，而不是統計學課本。
題外話，講義內容大部份出自：
Statistical Inference, 2nd Edition, Casella, George and Roger L. Berger
這是一本推論統計的書，個人覺得這本寫得非常棒，想鑽研統計的人可以看看。
p.s. 老師今年改課本，這種問題應該不會發生了。
Statistics: Concepts and Methods (in Chinese), Kuan, Chung-Ming (管中閔)
4. 甜度會給這麼高的原因：
老師分數應該調不少，期末考我花兩個小時才寫完題目，但是在一個小時左右大家就
開始陸續交卷，同學也表示分數應該很慘，不過在 C+ 以下的竟然只有 4 個，讓我非
常意外。
╰(⊙-⊙)╮佛心老師╭(⊙-⊙)╯佛心老師╰(⊙-⊙)╮佛心老師╭(⊙-⊙)╯
總成績/班上排名：A+
成績分布：
↓每組人數
A+ 23.0% ( 17 )
A 17.6% ( 13 )
A- 25.7% ( 19 )
B+ 12.2% ( 9 )
B 13.5% ( 10 )
B- 2.7% ( 2 )
C+ 4.1% ( 3 )
C 0.0% ( 0 )
C- 1.4% ( 1 )
D以下 0.0% ( 0 )
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HARD with STYLE Presented by Headhunterz
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