[問題] 請問關於鄭明燕的高等統計推論
如題
我想問的是這個老師的教學風格
是否清晰 還有會不會講超快 = =
因為昨天去聽的時候 老師說過
她上次交這門課已經有14冬拉 囧
所以經過爬文 沒看到關於這老師的風評 囧
以統計學 微積分 修的普通 的人來說 這堂課是不適合修@@
我是管院的學生 ^^
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根據我的試聽
記分方式
作業 30%
其中、末 30% 40%
教科書
Caeela & Berger(2001) Statistical 2n fecence,Ind edition Duxbury press
參考書目
Bickel & Doksum(2001) Mathematical statistics-basic ideas and
selected topics, 2nd ed,Vo.1 Preuticeuce Hall
Shao(1999) Mathematical Statistics Springen
Lehmamn and Caeella(1998) Theorg of point estimation
機率論 ---> karr(1997) Probability
據教授說 上面 幾本書都非常不簡單 對於非數學系來說
課本算是入門的書 較容易些
課程大綱
Ch1.
___
Bayen | set theory
| probnbility
| conditional probability
| independlnce
| radom vasiables <----------- datascience 量化 @@
| distribution<----funtions <----命名 @@
| density fauctions
|___
Ch2. 期望值
expected values
moment
moment <--- genesating functions
charactestistic functions
ch3. __
| discrete distribations
| parametrirc
| Continuous distributions
| exponrntial funilits
| location and sale families
| indegualities and identities
|__
Ch4
multiple random Variables joint<--( = 0) and
marginal<---(一部份) distributious conditional distribution
independence --
transformation | Gallen regression
mixture distributions _| | |
covarionce and iarrelation(<--看不懂) _______| |
multivariate Normel distributions <-----------|
Ch5
rafom samples - accurary popwer
Sum of ramdom samples 平均
ordem statistics 惟數@@
limit theory ____
grnerating a ramdom samrce| simulation(monte carlo)
| reampling
| (bootstrap,jacknife.....)
|__ numercal opproximationo
ch6.
principles of data reduction
_
suffivirnvy | <---- parametric
likelihood | ︿
equivaiance _| |
|
____ |
ch7. point estimatior |----|
method of momernts,___|
maxinum likehoodm,bagle,EM
rbaludion
modelvalidation
nonparametricdensty
estimation
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恩 我覺得 老師上課講的算很清楚
但是份量還真的是不少
而且聽說作業是 一章 一次 份量感覺不少 ^^
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