108年第2學期-1592 資料視覺化分析 課程資訊
評分方式
| 評分項目 | 配分比例 | 說明 |
|---|
選課分析
本課程名額為 70人，已有8 人選讀，尚餘名額62人。
登入後可進行最愛課程追蹤 [按此登入]。
教育目標
學習多變量統計方法於統計實務的應用分析。本課程介紹多個創新的多變量統計方法[例如:分段逆迴歸法(Sliced Inverse Regression)、主要黑森定向法(principal Hessian Directions)等]，用以達到資料縮減(data reduction)的目的，並且應用至大量資料集(包括生物醫學等方面)。
A Tentative Course Outline :
Week 1 : 迴歸分析之維度縮減；主成份分析 (PCA)
Week 2-4 : 分段逆迴歸法 (SIR)
Week 5-6 : 主要黑森定向法 (PHD)
Week 7-8 : Generalized Association Plots (GAP)
Week 9 : 期中報告
Week 10-11 : 曲線資料分析 (Curve Data Analysis)
Week 12-13 : 最小平均變異估計法：MAVE
Week 14-15: 超高維之變數選取法: LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)、SIRI
Week 16-17: 型態辨識 (Pattern Recognitions)
Week 18 : 期末報告
課程資訊
基本資料
選修課，學分數：0-3
上課時間：三/4,B,9[M122]
修課班級：統計系2-4
修課年級：年級以上
選課備註：大數據資料群組(106-108適用)
教師與教學助理
授課教師：呂恒輝
大班TA或教學助理：尚無資料
Office HourOffice hours: Wed. 10:20-11:10、13:10-14:00 or by appointment (tentative).
Place: M452
授課大綱
授課大綱：開啟授課大綱(授課計畫表)
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參考書目
No textbook. Lecture notes and selected papers will be available.
開課紀錄
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