103年第1學期-1752 迴歸分析 課程資訊

課程分享

選課分析

本課程名額為 70人,已有67人選讀,尚餘名額3人。

評分方式

評分項目 配分比例 說明
平時成績 40 學習態度(包括出缺席)、作業成績、平時考成績、課堂討論與互動
期中考 30 筆試進行
期末考 30 筆試進行

授課教師

林雅俐

教育目標

依序介紹簡單線性迴歸模型、多元線性迴歸模型及迴歸決測樹模型之理論及應用,藉由推論、診斷和模式選擇,加強資料分析之建模與預測能力。理論部份提供學生在學習大一統計學、微積分和線性代數之後,如何進一步與專業的統計課程結合,並應用於實際的問題解決之中;同時在龐大的資料流中,透過實際問題的思索和探究,藉由基礎的摘要統計和圖表進行初步探勘,有效率的進行有用資料之探勘和採礦,並將數據轉換為有用的資訊,探討日常生活中無所不在的統計問題,以及如何正確使用迴歸分析建立量化之預測模型。透過專業之統計採礦軟體進行實務操作,建立模型配適之正確觀念統計,除了專業知識與技術學習之外,並在課程學習過程中逐漸培養國際觀、團隊合作、創新思考和口語與書寫溝通能力等職涯競爭力,將統計最重要的量化模型理論融合於實務操作,進行決策判斷之參考依據,培養學生職涯發展所需之跨領域專長。

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

課程資訊

參考書目

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)(Textbook)
2. 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)
3. 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)