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1. |
抽樣方法與迴歸分析速成(24HD) |
準備方法
1.親自推導各種統計量:
抽樣與迴歸中的統計量非常非常多,如果只是要靠死背把公式給背起來,絕對會有背錯的一天。親自推導並理解統計量,是條雖然辛苦但是絕對穩健的路。
2.理解並彙整抽樣方法的設計:
各種抽樣方法的設計都有其考量的情境,理解其考量的現實因素,並明白其假定的應用場合,然後整理出屬於自己的一套理解,是針對抽樣與迴歸的良策。
3.應用各種抽樣方法到真實情境中:
作為絕對的應用學科,抽樣與迴歸在現實世界中的應用是非常廣泛的,考題多數也以這些應用情境入題,試著將這些方法套用至生活中的情境,是快速理解並記得這些方法彼此間優缺點的妙招。
趨勢分析
抽樣方法與迴歸分析合併為同一個考科之後,其重點在於總分變少了,故平均而言,能夠分散至各個章節細緻出題的比例相對變得更低,更容易考出原先分散在兩個考科的統合性觀念,例如,相較於先前分科目考的情況,能夠同時考到迴歸模型係數估計與抽樣方法設計的「迴歸抽樣問題」,是可能提升出題頻率的方向。整體而言,相較於以前,應該會更少地出現比較偏重於單一觀念的理論推導,而更多地出現綜合應用的觀念。
章節重點(重要度評比)
(表一)考試章節重點分析
章節
重要度
CH1抽樣方法概論
★
CH2簡單隨機抽樣與母體平均數
★★★
CH3分層隨機抽樣
★★★★
CH4群集隨機抽樣
★
CH5不等機率抽樣
★★
CH6二階段抽樣
★
CH7系統隨機抽樣
★★
CH8母體比例與衍生議題
★★★
CH9相關分析
★
CH10簡單線性迴歸模型
★★★★
CH11多元線性迴歸模型簡論
★★
CH12模型選擇與類別自變數
★★★★
CH13比率估計與迴歸估計
★★
CH14雙重抽樣
★
CH15分層混合抽樣
★
CH16比率群集估計法
★
CH17母體大小的估計
★
參考用書
抽樣方法 (第二版), 黃文隆/黃隆 著
抽樣調查 Sampling Survey, Scheaffer & Mendenhall & Lyman Ott & Gerow: Survey Sampling 著 鄭天澤 譯
教學特色
以直觀的應用情境切入,說明各種抽樣設計與迴歸分析的實際應用情境,並聯繫統計學中曾經提過的結果,快速地讓同學理解之餘,還能夠依照自身生活經驗,直覺地歸納整理各種理論結果。
老師個人學經歷
- 台灣知識庫股份有限公司 大碩補習班 2018 年至今
主授 統計學、計量經濟學、機率與數統、抽樣與迴歸
- 季諾數據科技有限公司 創辦人
- 國立成功大學 企業管理學系 兼任講師
- 國立臺灣科技大學 管理學院不分系 兼任講師
- 中華民國空軍軍官學校 兼任微積分教師