101年第1學期-1384 迴歸分析 課程資訊

評分方式

評分項目	配分比例	說明
1. Midterm Exam	30	紙筆測驗
2. Final Exam (35%)	35	紙筆測驗
3. Ongoing and class participation (35%)	35	Four quiz scores, case study, attendance, discussion, and assigned homework.

教育目標

要成為一位優秀的研究人員,首要具備獨立思考的能力, 延續統計學之統計推論至模型建立,迴歸分析這門課協助妳/你擁有量化研究之中很重要的建模能力,藉由專業的統計方法和知識,將數據轉換為有用的預測模型,探討日常生活中無所不在的統計,以及如何正確使用統計,並利用統計進行決策判斷,協助研究者在龐大的資料流中,有效率的進行資料之探勘和採礦,並在迴歸分析的學習過程中逐漸培養妳/你的國際觀和思考判斷等競爭力以及其他核心能力如下: 1.具備基礎統計理論與應用的能力 2.具備使用統計軟體的能力(EXCEL/SPSS) 3.兼具管理知識與能力 4.具備團隊合作的能力

課程概述

本課程主要目標在介紹迴歸分析之相關方法以及其理論。除此之外，如何利用所學迴歸方法來做實際資料分析亦是本課程之重點，課程主要涵蓋如下： 1.簡單以及多重迴歸之方法及理論 2.迴歸模式適合度檢定以及診斷 3.反應變數之轉換 4.迴歸與變異數分析 5.模式選取 6.利用迴歸相關方法之實例分析

基本資料

必修課，學分數：3-0
上課時間：二/3,4,四/2[M145] 二/1[M156]
修課班級：統計系2B
修課年級：年級以上
選課備註：統計學下期40分以上方可修

參考書目

Textbook:
1. Kutner, M.H., Nachtsheim, C., and Neter, J. （2004）, Applied Linear Regression Models, 4th edition, McGraw-Hill Book Co.（華泰文化事業股份有限公司代理）

References:
1. Mendenhall, W. and Sincich, T. （2012）, A second Course in Statistics--Regression Analysis, 7th edition, Pearson Education, Inc, Boston, USA. （華泰文化事業股份有限公司代理）
2. Montgomery D.C., Peck, E. A. and Vining, G. G. (2006）, Introduction to Linear Regression Analysis, 4th edition, John Wiley & Sons, Inc. （歐亞書局有限公司代理）
3. Kleinbaum, D. G., Kupper, L. L., Nizam, A. and Muller, K. E. (2008）, Applied Regression Analysis and Other Multivariate Methods, 4th edition, Thomson Corportion.（開發圖書股份有限公司代理）