多變量分析

112-2 開課異動
  • 備註
  • 修課限制
    • 限學士班四年級以上限管理學院學生(含輔系、雙修生)

  • 本校選課狀況

    已選上
    0/70
    外系已選上
    0/25
    剩餘名額
    0
    已登記
    0
  • 課程概述
    本課程針對多變量分析作深入而廣泛的探討。 內容包含:Principal components, Factor analysis, Discrimination and classification, Clustering, Comparison of several means, MANOVA.
  • 課程目標
    課程著重於數學觀念推導、方法應用、與研究意涵解釋。除了上課的講授與軟體系統demo外,並且配合手算作業、軟體系統操作作業、與實例方式進行,以兼顧理論與實務。
  • 課程要求
    為確保上課品質,修課同學必需先修過統計相關課程與線性代數。
  • 預期每週課後學習時數
    3小時。
  • Office Hour
    *此 Office Hour 需要提前預約
  • 指定閱讀
    Johnson,Applied Multivariate Statistical Analysis,6th edition,Pearson,2014.(雙葉)
  • 參考書目
    Hair,Black,Babin,Anderson, Multivariate Data Analysis,8th edition,Pearson, 2019(華泰). 陳正昌, 林曉芳,R統計軟體與多變量分析,2020,五南。 Subhash Sharma, Applied Multivariate Techniques, John Wiley & Sons, 1996. 彭昭英,SAS與統計分析,第14版,2007,儒林圖書。 陳順宇,多變量分析,2006,第4版,華泰文化。 陳正昌、程炳林、陳新豐、劉子鍵,多變量分析方法-統計軟體應用,五南。
  • 評量方式
    30%

    期中考

    30%

    期末考

    40%

    作業

  • 針對學生困難提供學生調整方式
    調整方式說明
    上課形式

    提供學生彈性出席課程方式

    作業繳交方式

    學生與授課老師協議改以其他形式呈現

    其他

    由師生雙方議定

    考試形式

    延後期末考試日期(時間)

  • 課程進度
    2/23第 1 週Aspects of multivariate analysis
    3/01第 2 週Matrix algebra and random vectors
    3/08第 3 週Quiz;Random sampling and multivariate normal
    3/15第 4 週Principal components(I)
    3/22第 5 週Principal components(II)
    3/29第 6 週Factor analysis(I)
    4/05第 7 週Holiday
    4/12第 8 週Mid-term exam
    4/19第 9 週Factor analysis(II)
    4/26第 10 週Discrimination and classification (I)
    5/03第 11 週Discrimination and classification (II)
    5/10第 12 週Clustering(I)
    5/17第 13 週Clustering(II)
    5/24第 14 週Comparison of several means
    5/31第 15 週MANOVA & Paper Presentation
    6/07第 16 週Final exam