教學大綱 Syllabus

科目名稱：統計學（二）

Course Name: Statistics(II)
  • 學年學期：114-2 Spring Semester, 2026
  • 科目代碼：000360041 Course No.000360041

修別：必

Type of Credit: Required

3.0

學分數

Credit(s)

90

預收人數

Number of Students

課程資料Course Details
  • 開課單位：統計系 Course Department:Statistics
  • 授課老師：吳漢銘 Instructor: WU HAN-MING
  • 先修科目：[ 統計學（一）(單學期)(有修即可)]Prerequisite([])
  • 上課時間：二D56 Session: tue13-16

課程簡介Course Description

本課程主要是介紹統計學的理論、計算方法及在商業的應用。所使用的教科書為"Anderson et al., 2019, Statistics for Business & Economics (14th Edition),Cengage Learning Ltd. (ISBN: 0357114485)."。另搭配一本中文書為參考書目:「陳正倉, 林惠玲, 現代統計學(二版), 2020/07/17, 雙葉書廊出版社. (ISBN: 9789579096805)」。下學期的主題包含: 母體變異數的推論、多重比例比較、獨立性檢定、實驗設計、變異數分析、迴歸分析、無母數方法等等。課堂上以教師講述(Lecture)教學法為主。除了教授統計學的理論之外，還會使用R軟體進行上述主題的資料分析及報表的解釋。(註: 每週課程進度與作業要求，會依實際授課狀況做調整)

核心能力分析圖 Core Competence Analysis Chart

能力項目說明

    課程目標與學習成效Course Objectives & Learning Outcomes

    本課程的教學目標，是讓學生修完這門課之後，應該能夠具備下列能力: (1) 了解並能解釋統計學各應用領域的專有名詞。(2) 理解獨立性檢定及適合度檢定的主要理論。(3) 理解實驗設計、變異數分析、迴歸分析及無母數方法之原理，並能應用於實際的問題上，提出統計推論。(4) 會以統計軟體(R)進行本學期教授主題的資料分析。(5) 會解釋統計軟體(R)所產生的報表及圖表的意涵。

    每周課程進度與作業要求 Course Schedule & Requirements

    週次

    Week

    課程主題

    Topic

    課程內容與指定閱讀

    Content and Reading Assignment

    教學活動與作業

    Teaching Activities and Homework

    學生學習投入時間

    Student workload expectation

    課堂講授

    In-class Hours

    課程前後

    Outside-of-class Hours

    1

    基本概念復習

    Review

    Lecture

    3

    3

    2

    		 兩母群體平均數之檢定 Ch 10. Inference about Means and Proportions with Two Populations Lecture
    HW(1)

    3

    5

    3

    		 兩母群體比例之檢定 Ch 10. Inference about Means and Proportions with Two Populations Lecture
    HW(2)

    3

    5

    4

    母體變異數推論

    Ch11: Inference about Population Variances

    Lecture
    HW(3)

    3

    5

    5

    		 母體變異數推論 Ch11: Inference about Population Variances

    Lecture
    HW(4)

    3

    3

    6

    多重比例比較

    		 Ch12: Comparing Multiple Proportions

    小考(1)

    3

    5

    7

    獨立性檢定、適合度檢定
    統計軟體演示    (I)

    Ch12: Test of Independence and Goodness of Fit
    Demonstration using R (I)

    Lecture
    Discussion
    E-learning

    3

    5

    8

    期中考

    Ch10-Ch12

    期中考

    3

    5

    9

    簡單線性迴歸

    		 Ch14: Simple Linear Regression.

    Lecture
    HW(5)

    3

    3

    10

    多重迴歸分析

    Ch15: Multiple Regression

    Discussion

    HW(6)

    3

    5

    11

    		 多重迴歸分析

    Ch15: Multiple Regression

    Lecture

    3

    5

    12

    迴歸模型建立

    Ch16: Regression Analysis: Model Building

    Lecture
    HW(7)

    3

    3

    13

    迴歸模型建立

    Ch16: Regression Analysis: Model Building

    		 小考(2)

    3

    5

    14

    時間序列分析(選)

    Ch17: Time Series Analysis and Forecasting (Optional)

    Lecture
    HW(8)

    3

    5

    15

    無母數方法

    Ch18: Nonparametric Methods

    		 Lecture

    3

    3

    16

    期末考

    Ch15-Ch18

    期末考

    3

    3

    授課方式Teaching Approach

    80%

    講述 Lecture

    10%

    討論 Discussion

    0%

    小組活動 Group activity

    10%

    數位學習 E-learning

    0%

    其他： Others: 上述會依實際狀況調整。

    評量工具與策略、評分標準成效Evaluation Criteria

    小考 (30%), 期中考 (30%), 期末考 (30%), 出席點名 (10%),
    作業 (0%)，實習課 (0%)。    (會依實際狀況調整。)

    指定/參考書目Textbook & References

    Textbook: Anderson et al., 2019, Statistics for Business & Economics (14th Edition), Cengage Learning Ltd. (ISBN: 0357114485).

    Reference: 陳正倉, 林惠玲, 現代統計學(二版), 2020/07/17, 雙葉書廊出版社. (ISBN: 9789579096805)

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