111-1_大數據探勘
教學目標
本課程目標為引導同學了解大數據分析與資料挖礦之理論方法與應用。透過一些實務案例介紹，深入淺出地剖析分析方法各單元之內容。單元內容涵蓋大數據分析緒論、數據前處理、大數據分析的方法介紹，包含機器學習與深度學習相關的方法介紹，使同學全方位了解大數據分析之輪廓。課程中也提供R程式語言與實作範例輔以說明，使同學易於了解，進而提升大數據分析與決策之能力。
授課形式
理論講述與討論-30.00%;個案分析或作品賞析-30.00%;專題實作與報告-40.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
1. 大數據資料簡介與緒論 2. R語言教學 3. 資料準備與資料品質討論 4. 監督式方法與評估 5. 非監督式方法與評估 6. 其他統計分析方法與評估
教科書/參考書
無。
評分標準
期中報告分析3小時(40%) 期末報告分析6小時(40%) 平常成績(20%)
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M11044
修課人數
10
本課程目標為引導同學了解大數據分析與資料挖礦之理論方法與應用。透過一些實務案例介紹，深入淺出地剖析分析方法各單元之內容。單元內容涵蓋大數據分析緒論、數據前處理、大數據分析的方法介紹，包含機器學習與深度學習相關的方法介紹，使同學全方位了解大數據分析之輪廓。課程中也提供R程式語言與實作範例輔以說明，使同學易於了解，進而提升大數據分析與決策之能力。
授課形式
理論講述與討論-30.00%;個案分析或作品賞析-30.00%;專題實作與報告-40.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
1. 大數據資料簡介與緒論 2. R語言教學 3. 資料準備與資料品質討論 4. 監督式方法與評估 5. 非監督式方法與評估 6. 其他統計分析方法與評估
教科書/參考書
無。
評分標準
期中報告分析3小時(40%) 期末報告分析6小時(40%) 平常成績(20%)
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M11044
修課人數
10
111-1_投資與損失分析
教學目標
投資相關理論無論是在理論的研究上，或是實際的應用上，均受到投資大眾、業界、學術界、金融管理機構、及監理單位等的重視。因此本課程主要教學目標，除了教授投資理論的基本概念、理論、及應用外，亦將結合風險分析、風險管理等相關領域，使學生未來能將所學，直接應用在所需的領域上，並有足夠基礎知識應付各種國內外財金證照考試。在課程上，將涵蓋業界常使用之理論模型及資料分析，以利未來學生就業時的需求。
授課形式
理論講述與討論-50.00%;個案分析或作品賞析-25.00%;專題實作與報告-25.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
每週教學進度及內容 第一週~第三週：Mean-Variance Portfolio Theory 第四週~第六週：Asset Pricing Models 第七週~第九週：Market Efficiency and Behavioral Finance 第十週~第十二週：Forwards and Futures 第十三週~第十五週：loss estimation, matching moments, percentile matching 第十六週~第十八週：risk management
教科書/參考書
Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments (Chapters 7, 8, and 9) Authors: Harry M. Markowitz Publisher: Chapman & Hall Methods of Mathematical Economics: Linear and Nonlinear Programming, Fixed-Point Theorems (Part I, Chapters 1~10; Part II, Chapters 1~2) Authors: Joel N. Franklin Publisher: SIAM Loss Models: from data to decisions, 4th ed. (Chapters 3 and 13) Authors: S. A. Klugman, H.H. Panjer, G. E. Willmot Publisher: Wiley Investments: A Global Perspective (Chapters 5~10) Authors: J. C. Francis and R. Ibbotson Publisher: Prentice Hall Investments, 2nd ed. (Chapters 9~17) Authors: J. C. Francis and R. W. Taylor Publisher: McGraw
評分標準
考試：40% 上台報告：50% 上課討論參與度：10%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M11044
修課人數
8
投資相關理論無論是在理論的研究上，或是實際的應用上，均受到投資大眾、業界、學術界、金融管理機構、及監理單位等的重視。因此本課程主要教學目標，除了教授投資理論的基本概念、理論、及應用外，亦將結合風險分析、風險管理等相關領域，使學生未來能將所學，直接應用在所需的領域上，並有足夠基礎知識應付各種國內外財金證照考試。在課程上，將涵蓋業界常使用之理論模型及資料分析，以利未來學生就業時的需求。
授課形式
理論講述與討論-50.00%;個案分析或作品賞析-25.00%;專題實作與報告-25.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
每週教學進度及內容 第一週~第三週：Mean-Variance Portfolio Theory 第四週~第六週：Asset Pricing Models 第七週~第九週：Market Efficiency and Behavioral Finance 第十週~第十二週：Forwards and Futures 第十三週~第十五週：loss estimation, matching moments, percentile matching 第十六週~第十八週：risk management
教科書/參考書
Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments (Chapters 7, 8, and 9) Authors: Harry M. Markowitz Publisher: Chapman & Hall Methods of Mathematical Economics: Linear and Nonlinear Programming, Fixed-Point Theorems (Part I, Chapters 1~10; Part II, Chapters 1~2) Authors: Joel N. Franklin Publisher: SIAM Loss Models: from data to decisions, 4th ed. (Chapters 3 and 13) Authors: S. A. Klugman, H.H. Panjer, G. E. Willmot Publisher: Wiley Investments: A Global Perspective (Chapters 5~10) Authors: J. C. Francis and R. Ibbotson Publisher: Prentice Hall Investments, 2nd ed. (Chapters 9~17) Authors: J. C. Francis and R. W. Taylor Publisher: McGraw
評分標準
考試：40% 上台報告：50% 上課討論參與度：10%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M11044
修課人數
8
111-1_基礎統計
教學目標
授予學習統計的背景知識
授課形式
理論講述與討論-100.00%;個案分析或作品賞析-0.00%;專題實作與報告-0.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
機率空間、隨機變數、條件機率、統計模擬、線性代數
教科書/參考書
無
評分標準
期末作業100%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M11144
修課人數
11
授予學習統計的背景知識
授課形式
理論講述與討論-100.00%;個案分析或作品賞析-0.00%;專題實作與報告-0.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
機率空間、隨機變數、條件機率、統計模擬、線性代數
教科書/參考書
無
評分標準
期末作業100%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M11144
修課人數
11
111-1_企業實習
教學目標
提供學生提早接觸並了解產業所需技術與發展，以增進學習動機、經驗累積並縮小學用落差。
授課形式
理論講述與討論-0.00%;個案分析或作品賞析-0.00%;專題實作與報告-100.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
依企業規劃安排
教科書/參考書
無
評分標準
實習報告撰寫：100% （實習單位與授課教師各50%）
學分數
3
授課時數(周)
0
開課班級
M11044
修課人數
4
提供學生提早接觸並了解產業所需技術與發展，以增進學習動機、經驗累積並縮小學用落差。
授課形式
理論講述與討論-0.00%;個案分析或作品賞析-0.00%;專題實作與報告-100.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
依企業規劃安排
教科書/參考書
無
評分標準
實習報告撰寫：100% （實習單位與授課教師各50%）
學分數
3
授課時數(周)
0
開課班級
M11044
修課人數
4
111-1_文字探勘
教學目標
學習挖掘和分析文本數據之概念與技術，以從文字數據中發現潛藏模式、提取有用知識。
本課程將介紹文本探勘中的基本概念、原理和主要演算法、指標及其潛在應用領域，及應用於文本數據的分析方法。
授課形式
理論講述與討論-60.00%;個案分析或作品賞析-0.00%;專題實作與報告-40.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
1.文字探勘概念、緒論
2.文本處理技術、編碼和表示的概述
3.詞關聯表示、詞關聯挖掘的知識、文字處理基本問題
4.主題分析
5.文本分類方法
6.文本聚類及評估
7.文字探勘分析網路模型
8.靜態詞向量訓練模型
教科書/參考書
1.Jo, T. (2018). Text mining: Concepts, implementation, and big data challenge (Vol. 45). Springer.
2.Kwartler, T. (2017). Text mining in practice with R. John Wiley & Sons. 3.Hobson, L., Howard, C., & Hapke, H. M. (2017). Natural language processing in action. (自然語言處理實戰)
評分標準
閱讀與簡報：25%
期末分析暨成果報告：40%
作業：25%
課堂參與：10%
加分：證照考試
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M11144
修課人數
9
學習挖掘和分析文本數據之概念與技術，以從文字數據中發現潛藏模式、提取有用知識。
本課程將介紹文本探勘中的基本概念、原理和主要演算法、指標及其潛在應用領域，及應用於文本數據的分析方法。
授課形式
理論講述與討論-60.00%;個案分析或作品賞析-0.00%;專題實作與報告-40.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
1.文字探勘概念、緒論
2.文本處理技術、編碼和表示的概述
3.詞關聯表示、詞關聯挖掘的知識、文字處理基本問題
4.主題分析
5.文本分類方法
6.文本聚類及評估
7.文字探勘分析網路模型
8.靜態詞向量訓練模型
教科書/參考書
1.Jo, T. (2018). Text mining: Concepts, implementation, and big data challenge (Vol. 45). Springer.
2.Kwartler, T. (2017). Text mining in practice with R. John Wiley & Sons. 3.Hobson, L., Howard, C., & Hapke, H. M. (2017). Natural language processing in action. (自然語言處理實戰)
評分標準
閱讀與簡報：25%
期末分析暨成果報告：40%
作業：25%
課堂參與：10%
加分：證照考試
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M11144
修課人數
9
111-1_應用財務實踐
教學目標
本課程希望修課同學修完相關課程後能夠具備獨立思考、獨立分析資料、整合跨領域知識等能力，並且進一步為未來取得精算師證照做準備。課程中將針對財務工程、套利定價模型、投資組合、公司現金流與公司信用評等關係等各項議題進行討論。此外，為了幫助修課同學未來能順利取得精算師相關證照，本課程亦將加入長期精算數學部分內容，讓修課同學具備基本相關知識，為未來取得相關證照做準備。
授課形式
理論講述與討論-20.00%;個案分析或作品賞析-0.00%;專題實作與報告-40.00%;田野調查-20.00%;實驗-20.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
課程內容與每週進度 第一週~第二週：財務工程與計量方法在定價上的差異比較 第三週~第四週：套利定價模型在風險因子與投資上的研究 第五週~第六週：風險平價的投資組合 第七週~第八週：公司現金流與公司信用評等關係研究 第九週~第十週：投資組合研究與應用 第十一週：期中報告/期中考 第十二週~第十五週：生命函數與生命表理論 第十六週~第十七週：人壽保險躉繳淨保費計算 第十八週：期末報告/期末考
教科書/參考書
Textbook ASM Study Manual for SOA Exam LTAM, 1st Edition Author: A. Weishaus Publisher: ASM Reference 1. Value at Risk and Expected Stock Returns, by Turan G. Bali and Nusret Cakici, 2004 2. On a New Corporate Bond Pricing Model with Potential Credit Rating Change and Stochastic Interest Rate, by Hong-Ming Yin, Jin Liang, and Yuan Wu, 2018 3. A METHOD FOR RISK PARITY/BUDGETING PORTFOLIO BASED ON GRAM-SCHMIDT ORTHOGONALIZATION, by Kensuke Kamauchi and Daisuke Yokouchi, 2021 4. CASH HOLDINGS AND CREDIT RISK, by Viral V. Acharya, Sergei A. Davydenko, and Ilya A. Strebulaev, 2011 5. Risk Parity Portfolio Optimization under a Markov Regime-Switching Framework, by Giorgio Costa1 and Roy H. Kwon, 2018
評分標準
報告40%, 考試40%, 上課討論參與度20%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M11144
修課人數
5
本課程希望修課同學修完相關課程後能夠具備獨立思考、獨立分析資料、整合跨領域知識等能力，並且進一步為未來取得精算師證照做準備。課程中將針對財務工程、套利定價模型、投資組合、公司現金流與公司信用評等關係等各項議題進行討論。此外，為了幫助修課同學未來能順利取得精算師相關證照，本課程亦將加入長期精算數學部分內容，讓修課同學具備基本相關知識，為未來取得相關證照做準備。
授課形式
理論講述與討論-20.00%;個案分析或作品賞析-0.00%;專題實作與報告-40.00%;田野調查-20.00%;實驗-20.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
課程內容與每週進度 第一週~第二週：財務工程與計量方法在定價上的差異比較 第三週~第四週：套利定價模型在風險因子與投資上的研究 第五週~第六週：風險平價的投資組合 第七週~第八週：公司現金流與公司信用評等關係研究 第九週~第十週：投資組合研究與應用 第十一週：期中報告/期中考 第十二週~第十五週：生命函數與生命表理論 第十六週~第十七週：人壽保險躉繳淨保費計算 第十八週：期末報告/期末考
教科書/參考書
Textbook ASM Study Manual for SOA Exam LTAM, 1st Edition Author: A. Weishaus Publisher: ASM Reference 1. Value at Risk and Expected Stock Returns, by Turan G. Bali and Nusret Cakici, 2004 2. On a New Corporate Bond Pricing Model with Potential Credit Rating Change and Stochastic Interest Rate, by Hong-Ming Yin, Jin Liang, and Yuan Wu, 2018 3. A METHOD FOR RISK PARITY/BUDGETING PORTFOLIO BASED ON GRAM-SCHMIDT ORTHOGONALIZATION, by Kensuke Kamauchi and Daisuke Yokouchi, 2021 4. CASH HOLDINGS AND CREDIT RISK, by Viral V. Acharya, Sergei A. Davydenko, and Ilya A. Strebulaev, 2011 5. Risk Parity Portfolio Optimization under a Markov Regime-Switching Framework, by Giorgio Costa1 and Roy H. Kwon, 2018
評分標準
報告40%, 考試40%, 上課討論參與度20%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M11144
修課人數
5
111-1_統計品管
教學目標
學習近代統計品質管制概念、技術、工作及分析方法。
本課程將介紹統計品質管制的理論和方法，包括製程管理能力、控制圖、量測分析、驗收抽樣。
讓學生瞭解品管監測的基本概念，學習各種可用的統計工具以協助品質監測，藉由數據分析獲取實務經驗。
授課形式
理論講述與討論-60.00%;個案分析或作品賞析-10.00%;專題實作與報告-30.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
1. Introduction and Modern Quality Management
2. Statistical Models, Quality Control
3. Statistical inference in Quality Control
4. Process Control and Capability Analysis
5. Variables or Attributes Control Charts
6. Measurement Systems Capability
7. Acceptance Sampling
教科書/參考書
教科書：
Montgomery, D. C. (2013). Introduction to statistical quality control: a modern introduction. 7th ed. John Wiley & Sons.
評分標準
平時作業、出席：30% 期中考：30% 期末考或期末報告：40%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M11044
修課人數
12
學習近代統計品質管制概念、技術、工作及分析方法。
本課程將介紹統計品質管制的理論和方法，包括製程管理能力、控制圖、量測分析、驗收抽樣。
讓學生瞭解品管監測的基本概念，學習各種可用的統計工具以協助品質監測，藉由數據分析獲取實務經驗。
授課形式
理論講述與討論-60.00%;個案分析或作品賞析-10.00%;專題實作與報告-30.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
1. Introduction and Modern Quality Management
2. Statistical Models, Quality Control
3. Statistical inference in Quality Control
4. Process Control and Capability Analysis
5. Variables or Attributes Control Charts
6. Measurement Systems Capability
7. Acceptance Sampling
教科書/參考書
教科書：
Montgomery, D. C. (2013). Introduction to statistical quality control: a modern introduction. 7th ed. John Wiley & Sons.
評分標準
平時作業、出席：30% 期中考：30% 期末考或期末報告：40%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M11044
修課人數
12
111-1_特許財務分析
教學目標
特許金融分析師證照是全世界金融相關領域、媒體等均認可的證照，許多精算師在工作一段時間後要轉任金控公司主管職時，也會取得此證照，以滿足職務上的需求，由此可知本課程對於對金融、保險、財金分析師等相關領域工作的重要性。本課程教學目標以第一級特許金融分析師證照考試內容為主，參考本所已開設之相關課程，補強學生希望進一步取得證照時不足之處，如固定收益證券、經濟學、計量方法、避險基金等相關知識，期待修課學生在修課後，將有更全面的金融分析相關知識，未來取得證照時也將有實質的幫助。
授課形式
理論講述與討論-50.00%;個案分析或作品賞析-20.00%;專題實作與報告-30.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
課程內容與每週進度： 第一週：簡介 第二週~第五週：權益與固定收益證券 第六週~第九週：經濟學(貨幣及財務政策、國際貿易、匯率等) 第十週：期中考 第十一週~第十三週：計量方法(抽樣、無母數檢定等) 第十四週~第十六週：財務報表與分析(庫存、所得稅、非流動負債等) 第十七週：其他投資類型(避險基金、私募基金、房地產等) 第十八週：期末考試
教科書/參考書
Textbook: CFA_Program Curriculum 2017 Level I Volume 1 ~ Volumne 6 Authors: CFA Institute Publisher: Wiley Reference: Corporate Finance, 4th ed. by J. Berk and P. DeMarzo, Publisher: Pearson Financial Accounting: An Introduction To Concepts, Methods, And Uses Financial Management and Analysis, 2nd ed. by Frank J. Fabozzi and Pamela P. Peterson Publisher: Wiley
評分標準
三次考試，每次佔30% 上課互動與討論：10%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M11044
修課人數
6
特許金融分析師證照是全世界金融相關領域、媒體等均認可的證照，許多精算師在工作一段時間後要轉任金控公司主管職時，也會取得此證照，以滿足職務上的需求，由此可知本課程對於對金融、保險、財金分析師等相關領域工作的重要性。本課程教學目標以第一級特許金融分析師證照考試內容為主，參考本所已開設之相關課程，補強學生希望進一步取得證照時不足之處，如固定收益證券、經濟學、計量方法、避險基金等相關知識，期待修課學生在修課後，將有更全面的金融分析相關知識，未來取得證照時也將有實質的幫助。
授課形式
理論講述與討論-50.00%;個案分析或作品賞析-20.00%;專題實作與報告-30.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
課程內容與每週進度： 第一週：簡介 第二週~第五週：權益與固定收益證券 第六週~第九週：經濟學(貨幣及財務政策、國際貿易、匯率等) 第十週：期中考 第十一週~第十三週：計量方法(抽樣、無母數檢定等) 第十四週~第十六週：財務報表與分析(庫存、所得稅、非流動負債等) 第十七週：其他投資類型(避險基金、私募基金、房地產等) 第十八週：期末考試
教科書/參考書
Textbook: CFA_Program Curriculum 2017 Level I Volume 1 ~ Volumne 6 Authors: CFA Institute Publisher: Wiley Reference: Corporate Finance, 4th ed. by J. Berk and P. DeMarzo, Publisher: Pearson Financial Accounting: An Introduction To Concepts, Methods, And Uses Financial Management and Analysis, 2nd ed. by Frank J. Fabozzi and Pamela P. Peterson Publisher: Wiley
評分標準
三次考試，每次佔30% 上課互動與討論：10%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M11044
修課人數
6
111-1_迴歸分析
教學目標
為配合本校防疫政策，本課程 9/22 至 10/12 將以 Microsoft Teams 遠距線上授課， 課程團隊連結為： https://teams.microsoft.com/l/team/19%3auW5BVyvEfn_HdmGIVzLV1mqn_jn0cpRCShzrU0wUZ8M1%40thread.tacv2/conversations?groupId=c37b1136-9a70-498a-a8e7-02fac3d32ea9&tenantId=5a484953-77ef-42ec-90cf-2f4e1037ffc7
在修習本課程的過程中，使學生對迴歸模型、迴歸分析的原理與方法獲得深入瞭解，除基本理論的推導過程、統計套裝軟體的學習與應用之外，並藉由所學能有效解決實際所遇到的問題，也希望能透過解決實際問題更加了解迴歸分析之意涵，並能深入且正確地解釋所得之資料分析結果。
授課形式
理論講述與討論-100.00%;個案分析或作品賞析-0.00%;專題實作與報告-0.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
Part I: Simple linear regression
Chap. 1 Linear Regression with One Predictor Variable
Chap. 2 Inferences in Regression and Correlation Analysis
Chap. 3 Diagnostics and Remedial Measures
Chap. 4 Simultaneous Inferences and Other Topics in Regression Analysis
Chap. 5 Matrix Approach to Simple Linear Regression Analysis
Part II: Multiple linear regression
Chap. 6 Multiple Regression I
Chap. 7 Multiple Regression II
Chap. 8 Regression Methods for Quantitative and Qualitative Predictors
Chap. 9 Building the Regression Model I: Model Selection and Validation
Chap. 10 Building the Regression Model II: Diagnostics
Chap. 11 Building the Regression Model III: Remedial Measures
Part III: Nonlinear regression
Chap. 13 Introduction to Nonlinear Regression and Neural Networks
Chap. 14 Logistic Regression, Poisson Regression, and Generalized Linear Models
教科書/參考書
教科書： Applied Linear Regression Models. By Neter, Kutner, Nachtsheim and Wasserman.
參考書： Introduction to Linear Regression Analysis. By Montgomery, Peck and Vining
評分標準
Homework 35%; Final exam 35%; Final project 30%.
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M11044
修課人數
16
為配合本校防疫政策，本課程 9/22 至 10/12 將以 Microsoft Teams 遠距線上授課， 課程團隊連結為： https://teams.microsoft.com/l/team/19%3auW5BVyvEfn_HdmGIVzLV1mqn_jn0cpRCShzrU0wUZ8M1%40thread.tacv2/conversations?groupId=c37b1136-9a70-498a-a8e7-02fac3d32ea9&tenantId=5a484953-77ef-42ec-90cf-2f4e1037ffc7
在修習本課程的過程中，使學生對迴歸模型、迴歸分析的原理與方法獲得深入瞭解，除基本理論的推導過程、統計套裝軟體的學習與應用之外，並藉由所學能有效解決實際所遇到的問題，也希望能透過解決實際問題更加了解迴歸分析之意涵，並能深入且正確地解釋所得之資料分析結果。
授課形式
理論講述與討論-100.00%;個案分析或作品賞析-0.00%;專題實作與報告-0.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
Part I: Simple linear regression
Chap. 1 Linear Regression with One Predictor Variable
Chap. 2 Inferences in Regression and Correlation Analysis
Chap. 3 Diagnostics and Remedial Measures
Chap. 4 Simultaneous Inferences and Other Topics in Regression Analysis
Chap. 5 Matrix Approach to Simple Linear Regression Analysis
Part II: Multiple linear regression
Chap. 6 Multiple Regression I
Chap. 7 Multiple Regression II
Chap. 8 Regression Methods for Quantitative and Qualitative Predictors
Chap. 9 Building the Regression Model I: Model Selection and Validation
Chap. 10 Building the Regression Model II: Diagnostics
Chap. 11 Building the Regression Model III: Remedial Measures
Part III: Nonlinear regression
Chap. 13 Introduction to Nonlinear Regression and Neural Networks
Chap. 14 Logistic Regression, Poisson Regression, and Generalized Linear Models
教科書/參考書
教科書： Applied Linear Regression Models. By Neter, Kutner, Nachtsheim and Wasserman.
參考書： Introduction to Linear Regression Analysis. By Montgomery, Peck and Vining
評分標準
Homework 35%; Final exam 35%; Final project 30%.
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M11044
修課人數
16
111-1_數理統計
教學目標
讓學生了解統計方法的基礎數理背景。
授課形式
理論講述與討論-100.00%;個案分析或作品賞析-0.00%;專題實作與報告-0.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
1. Random variables and random vectors 2. Joint, marginal and conditional distributions 3. Random sampling and sample generators 4. Sampling distribution 5. Estimators methods: for example, Maximun likelihood estimation 6. Properties of estimators (e.g., bias, variance, mean squared error, consistency, sufficient statistics, efficiency, uniformly minimum variance undiasedness, and information inequality) 7. Confidence intervals 8. Testing statistical hypotheses and test statistics: significance and power, Neyman-Pearson theorem, likelihood ratio tests, Lehmann-Scheffe theorem 9. Contingency tables and goodness-of-fit
教科書/參考書
1. Mathematical Statistics by S. F. Arnold. 2. A Course in Mathematical Statistics (2nd ed.) by G. G. Roussas.
評分標準
期中考50%、期末考50%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M11044
修課人數
15
讓學生了解統計方法的基礎數理背景。
授課形式
理論講述與討論-100.00%;個案分析或作品賞析-0.00%;專題實作與報告-0.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
1. Random variables and random vectors 2. Joint, marginal and conditional distributions 3. Random sampling and sample generators 4. Sampling distribution 5. Estimators methods: for example, Maximun likelihood estimation 6. Properties of estimators (e.g., bias, variance, mean squared error, consistency, sufficient statistics, efficiency, uniformly minimum variance undiasedness, and information inequality) 7. Confidence intervals 8. Testing statistical hypotheses and test statistics: significance and power, Neyman-Pearson theorem, likelihood ratio tests, Lehmann-Scheffe theorem 9. Contingency tables and goodness-of-fit
教科書/參考書
1. Mathematical Statistics by S. F. Arnold. 2. A Course in Mathematical Statistics (2nd ed.) by G. G. Roussas.
評分標準
期中考50%、期末考50%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M11044
修課人數
15
111-1_書報討論(二)
教學目標
本課程目標為讓學生了解統計相關領域之研究與發展進程，以及統計在各相關領域中的研究及實務應用成果，課程期間將邀請國內外統計相關領域及相關業界之專家學者前來演講。藉由專家學者分享其專業知識與研究成果之過程，使學生了解統計、數據科學研究或產業的發展，也能從中獲知統計與實際分析應用之關聯，且可增進學生與各相關領域學者或業界之互動。
除安排學者專家之演講外，藉由研讀演講摘要、背景知識之補充、課前準備及演講心得之撰寫等訓練，讓學生有效吸收新知，提升其積極主動及自學之能力。
授課形式
理論講述與討論-40.00%;個案分析或作品賞析-35.00%;專題實作與報告-20.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他:資料收集-5.00%
課程內容與進度
將邀請統計、數據科學相關研究領域學者與產業界之傑出人才到校分享其研究成果與工作心得。
教科書/參考書
參考各演講者之個人著作及演講摘要、演講投影片等。
評分標準
出席率、摘要研讀、課前準備、對各演講者演講主題的了解、提問及與演講者互動、演講內容心得等之綜合考量。
學分數
1
授課時數(周)
2
開課班級
M11044
修課人數
11
本課程目標為讓學生了解統計相關領域之研究與發展進程，以及統計在各相關領域中的研究及實務應用成果，課程期間將邀請國內外統計相關領域及相關業界之專家學者前來演講。藉由專家學者分享其專業知識與研究成果之過程，使學生了解統計、數據科學研究或產業的發展，也能從中獲知統計與實際分析應用之關聯，且可增進學生與各相關領域學者或業界之互動。
除安排學者專家之演講外，藉由研讀演講摘要、背景知識之補充、課前準備及演講心得之撰寫等訓練，讓學生有效吸收新知，提升其積極主動及自學之能力。
授課形式
理論講述與討論-40.00%;個案分析或作品賞析-35.00%;專題實作與報告-20.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他:資料收集-5.00%
課程內容與進度
將邀請統計、數據科學相關研究領域學者與產業界之傑出人才到校分享其研究成果與工作心得。
教科書/參考書
參考各演講者之個人著作及演講摘要、演講投影片等。
評分標準
出席率、摘要研讀、課前準備、對各演講者演講主題的了解、提問及與演講者互動、演講內容心得等之綜合考量。
學分數
1
授課時數(周)
2
開課班級
M11044
修課人數
11