統計學系數理統計(蘇俊隆老師1091-1587) | 數理統計 課程
數理統計是學生學習統計理論的核心課程，提供統計相關課程的理論根基，並且培養未來修習更高深與統計相關之課程的能力。
首頁依開課單位瀏覽通識課程英語授課TaughtInEnglish英文替代課程NotForForeignStudents專業英語授課ProfessionalCoursesTaughtInEnglish大一英文FreshmanEnglish大二英文SophomoreEnglish興趣選修英文ElectivesEnglish跨領域課程輔系雙主修學分學程表單申請※※手機介面，請按此選擇功能※※首頁依開課單位瀏覽通識課程├通識人文├通識自然├通識社會通識跨領域跨領域課程(輔系、雙主修、學分學程)表單申請英文替代課程首頁統計學系109年第1學期-1587數理統計課程資訊9/27起之上課方式iLearn公告清單讀取中....Teams連結清單讀取中....評分方式評分項目配分比例說明SmallQuizzessandAssignments40Midterm30Final30選課分析本課程名額為70人，已有73人選讀，尚餘名額-3人。
授課教師蘇俊隆教育目標數理統計是學生學習統計理論的核心課程，提供統計相關課程的理論根基，並且培養未來修習更高深與統計相關之課程的能力。
課程概述數理統計為統計系學生學習統計理論的核心課程，提供統計相關課程的理論根基，並且培養未來修習更高深與統計相關之課程的能力，課程內容涵概相當的廣度與深度，強調學生能夠了解基本的理論統計概念及在不同情況下的統計程序，為能獲得較佳的學習成效，學生應具備微積分與機率論的基礎，課程主題包括機率理論與統計推論，範圍包含：1.機率：條件機率、隨機變數、分配函數、期望值、條件期望值2.尋找機率分配的技巧：變數變換、動差母函數3.分配：離散與連續型分配其特性及分配之間的關係、位置與尺度族、多變量常態分配、t分配和F分配、混合分配4.不等式：Chebyshev、Jensen、Hölder5.隨機樣本收歛概念與極限分配：不偏性、一致性、機率收斂、分配收斂、中央極限定理、Delta方法6.隨機樣本：抽樣、單一樣本與兩樣本之信賴區間及假設檢定的常態理論及其相關的大樣本方法、順序統計量、生成隨機樣本技巧、拔靴法7.最大概似法及其漸進理論：Cramér-Rao不等式、有效性、最大概似估計量、最大概似估計量的漸近性質、EM演算法8.縮減資料：指數族、充分性、完備性、完備充分統計量、UMVUE、Rao-Blackwell定理、Basu定理9.最適假設檢定：Neyman-Pearson引理、MP檢定、UMP檢定、MLR族、UMPU檢定、LR檢定、sequential檢定課程資訊基本資料必修課，學分數：3-3上課時間：二/6,7,8[M117]修課班級：統計系3B選課備註：人工加選教師與教學助理授課教師：蘇俊隆大班TA或教學助理：尚無資料OfficeHourOfficeHours:二/9;三/9;四/6,7[新管院M434]授課大綱授課大綱：開啟授課大綱(授課計畫表)(開在新視窗)參考書目1.AnIntroductiontoProbabilityandStatisticalInferencebyRoussas2.IntroductionToMathematicalStatisticsbyHogg,McKean,andCraig3.ACourseinMathematicalStatisticsbyRoussas4.StatisticalInferencebyCasellaandBerger5.AllofStatistics:AConciseCourseinStatisticalInferencebyWasserman(ForMLandAI)6.MathematicalStatisticsVol.IandIIbyBickelandDoksum關於課程資訊網課程資訊網將作為學生查詢課程資訊與搭配之助教、大班教學助理等相關資源之整合入口。
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授課教師蘇俊隆教育目標數理統計是學生學習統計理論的核心課程，提供統計相關課程的理論根基，並且培養未來修習更高深與統計相關之課程的能力。
課程概述數理統計為統計系學生學習統計理論的核心課程，提供統計相關課程的理論根基，並且培養未來修習更高深與統計相關之課程的能力，課程內容涵概相當的廣度與深度，強調學生能夠了解基本的理論統計概念及在不同情況下的統計程序，為能獲得較佳的學習成效，學生應具備微積分與機率論的基礎，課程主題包括機率理論與統計推論，範圍包含：1.機率：條件機率、隨機變數、分配函數、期望值、條件期望值2.尋找機率分配的技巧：變數變換、動差母函數3.分配：離散與連續型分配其特性及分配之間的關係、位置與尺度族、多變量常態分配、t分配和F分配、混合分配4.不等式：Chebyshev、Jensen、Hölder5.隨機樣本收歛概念與極限分配：不偏性、一致性、機率收斂、分配收斂、中央極限定理、Delta方法6.隨機樣本：抽樣、單一樣本與兩樣本之信賴區間及假設檢定的常態理論及其相關的大樣本方法、順序統計量、生成隨機樣本技巧、拔靴法7.最大概似法及其漸進理論：Cramér-Rao不等式、有效性、最大概似估計量、最大概似估計量的漸近性質、EM演算法8.縮減資料：指數族、充分性、完備性、完備充分統計量、UMVUE、Rao-Blackwell定理、Basu定理9.最適假設檢定：Neyman-Pearson引理、MP檢定、UMP檢定、MLR族、UMPU檢定、LR檢定、sequential檢定課程資訊基本資料必修課，學分數：3-3上課時間：二/6,7,8[M117]修課班級：統計系3B選課備註：人工加選教師與教學助理授課教師：蘇俊隆大班TA或教學助理：尚無資料OfficeHourOfficeHours:二/9;三/9;四/6,7[新管院M434]授課大綱授課大綱：開啟授課大綱(授課計畫表)(開在新視窗)參考書目1.AnIntroductiontoProbabilityandStatisticalInferencebyRoussas2.IntroductionToMathematicalStatisticsbyHogg,McKean,andCraig3.ACourseinMathematicalStatisticsbyRoussas4.StatisticalInferencebyCasellaandBerger5.AllofStatistics:AConciseCourseinStatisticalInferencebyWasserman(ForMLandAI)6.MathematicalStatisticsVol.IandIIbyBickelandDoksum關於課程資訊網課程資訊網將作為學生查詢課程資訊與搭配之助教、大班教學助理等相關資源之整合入口。
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