111年第2學期-1032 迴歸分析導論 課程資訊

評分方式

評分項目 配分比例 說明
Mid-Term Examination 40
Final Examination 40
Assignments 20

選課分析

本課程名額為 70人,已有59 人選讀,尚餘名額11人。


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授課教師

江輔政

教育目標

1. 在今日舉凡分析的課題(預測分析或誤差分析)都漸漸的以迴歸分析為主要工具,主要的原因是其理論與實證不斷的被研究與開發,使得此分析課程的理論架構日趨成熟。因此,醫學、商學、資訊工程、智能農學,…,等等各式各樣應用科學都逐漸的將迴歸分析此課程納入為基本內容。 2. 迴歸分析之主要目的是探究一個或數個自變數(Independent variables;又稱Regressors) 和一個因變數(Dependent variable; 也稱Response) 間的關係,進而建構一個適當的數學方程式(稱為迴歸方程式),並利用此迴歸方程式來解釋或預測因變數之值。同時,也評估迴歸方程式的好壞、對迴歸模式中的參數執行統計推論。 3. 本課程目標為一個導論課程。The goals of this course are to introduce regression analysis for beginners to highlight the importance and role of regression modeling in the field of modern statistical learning approaches which is an essential part of AI (Artificial Intelligence). 4. Topics include necessary materials in Probability, like Special Distributions, Joint Density Function, Conditional Mean and Distribution, etc. to build up a solid background for subsequent key chapters. Then the kernel materials regarding Simple Regression Analysis and Correlation Analysis would be introduced to finalize this course. This course will concentrate more on the applications/examples of the methods and less on the mathematical details.

課程資訊

參考書目

Teaching Materials (教材資源) / Textbook(教科書):
1. E-Book (本校圖書館有此教科書之電子資源)
G. James, “An Introduction to Statistical Learning with Applications in R”, ISBN 978-1-4614-7137-0, ISBN 978-1-4614-7138-7 (eBook) 441 pages (2013)

2. 黃文隆,黃龍合編
“迴归分析”, 滄海書局出版(Tel 04-2708-8787)
ISBN 986-7287-08-8 (2014 三版)

3. B. Abraham, “Introduction to Regression Modeling”, ISBN 978-0-514-420758 (paper book), 423 pages (2006).

開課紀錄

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