- 課程代碼
- 10920STAT691000
- 課程名稱
- 統計實習Practicing Statistics
- 學分
- 2
- 學期
- 1092
- 單位
- 統計所 (STAT)
- 班級
- 碩士班
- 修課人數
- 12 人
- 老師
-
鄭少為統計所 (STAT) - 課程簡介
- 一、課程介紹本課程正規上課時間為每周三2:20PM~4:20PM。加課時間為：周三4:30~5:20PM (視狀況，有需要才會加課)。上課地點為綜合三館 room 840。本課程將邀請來自不同領域的委託人(client)提供數據及問題，藉此來訓練學生與委託人溝通統計觀念及解釋統計分析結果的能力、學習統計諮詢(statistical consulting)不同層面的方法與技巧、及應用適當的資料分析方法於真實數據上來解決實務問題的能力。透過本課程，同學們不僅應訓練自己成為更好的Data Analyst，還應更上一層樓，訓練自己成為全面型的Problem Solver。在本課程中，針對每一個委託人的個案(case)，我們將會練習以下的課題(topic)：
- communication skill with client
- understanding data and problem
- problem formulation
- data collection (if required)
- data cleaning and processing
- preliminary data analysis
- statistical modeling
- thorough and elaborate statistical analyses of data
- information summary and decision making
- oral presentation to the client
- written report (結案書面報告) to the client
[同學們請回顧Linear Models, Introduction – What is Statistics? 的影音檔內容]二、課程網站本課程的網站(https://lms.nthu.edu.tw/course/51451)位於清大的iLMS系統內，其中常用的連結如下：三、 教學方式對每一個個案：- 個案開始時，將邀請委託人至課堂上進行問題介紹與討論。完成分析後，將邀請委託人至課堂上聆聽和了解分析結果。
- 所有學生將被隨機分成2~3個小組，以訓練teamwork的能力。每一小組皆須參與該個案所有課題之討論與練習。
- 原則上，若無需處理data collection課題時，每個個案會花四周時間來練習。每周進行的練習課題如下:
周次 練習課題 day 1 of week 1 (client will attend) Topic 1. communication skill with client,
Topic 2. understanding data and problem,
Topic 3. problem formulationweek 1* (oral presentation at day 1 of week 2) Topic 3. problem formulation
Topic 5. data cleaning and processing,
Topic 6. preliminary data analysis,
Topic 7. statistical modeling
(At day 1 of week 2, you must also offer a list of the statistical analyses that will be performed in your practice of Topic 8. Their results will be presented at day 1 of week 3.)week 2 (oral presentation at day 1 of week 3) Topic 8. thorough and elaborate statistical analyses of data,
Topic 9. information summary and decision makingweek 3 (oral presentation at day 1 of week 4, client will attend) Topic 10. oral presentation to the client week 4 (report due at the last day of week 4) Topic 11. written report to the client * week 1時若時間足夠，即可開始進行week 2的課題，但練習week 2課題的分析結果，不需要在day 1 of week 2的口頭報告時呈現。
- 針對weeks 1~3的課題，每一小組應於上課時間，上台口頭報告進度。報告時應準備清楚合宜之投影片以解釋其報告內容。報告投影片必須於報告前一天11:00PM之前，上傳至課程網站的“作業”中。
- 報告時，同一組內組員的報告順序，將於課堂上隨機指定。
- 每組口頭報告時，最好至少準備兩台筆電。一台負責投影片報告，另一台則可隨時應要求，做數據分析並呈現分析結果。所有筆電都應於上課前，連結到無線投影PC上 (如何連結請見此網頁AirServer，教室PC已安裝AirServer)，以便筆電螢幕可以隨時投影呈現於課堂上。另外，建議同學們上課時可自行準備電射筆，以方便討論。
- 每周每個小組口頭報告時，教師將與學生一起討論可改進之方向。
- 在個案結束前，小組中的每一個成員皆須至少上台口頭報告兩次。
- 於個案結束後，每一個小組應繳交一份書面結案報告。結案報告應至少包含以下內容：
- Introduction to the data and the problem
- Problem formulation and statistical model
- Results of statistical data analyses & answer(s) to the question
- Conclusion and summary
本學期將會有四個個案，分別來自University of Nevada(case 1)、台積電(case 2)、國泰產險(case 3)、清華大學圖書館(case 4)。四、 資料分析軟體本課程不指定特定的統計分析軟體，學生可依個人喜好選擇適當的統計軟體做分析。但為了練習之目的，在某些課題中，將會強制使用R markdown (https://rmarkdown.rstudio.com/) 和 shiny (https://shiny.rstudio.com/)。五、 評分方式對每一個個案，給分比例為:- 個案之例行口頭報告綜合分數 (60%)
- 個案之結案書面報告分數 (30%)
- 參與討論之程度及能提供建設性建議之能力 (10%)
其中1和2為團體分數，同一個小組的成員，除非有特殊原因，否則會獲得相同的團體分數。而3則為個人分數，視每人上課時的表現，會得到不同的分數。六、 分組資訊- Case 1：University of Nevada
組別 組員 1 黃信蓁、及嘉杰、沈巧盈、林敬皓 2 張珮榕、陳信諺、林書宇、張文騰 3 莊仕祺、劉軒成、劉倍銘、陳昱瑋 - Case 2：台積電
組別 組員 1 莊仕祺、劉倍銘、張文騰、林敬皓、劉軒成、陳昱瑋 2 陳信諺、沈巧盈、林書宇、黃信蓁、及嘉杰、張珮榕 - Case 3：國泰產險
組別 組員 1 林書宇、張珮榕、陳昱瑋、陳信諺、林敬皓、及嘉杰 2 張文騰、莊仕祺、劉軒成、黃信蓁、沈巧盈、劉倍銘 - Case 4：清華大學圖書館
組別 組員 1 劉倍銘、黃信蓁、陳昱瑋、林敬皓、林書宇、沈巧盈 2 張文騰、張珮榕、莊仕祺、劉軒成、及嘉杰、陳信諺
七、 其它注意事項- 為了練習目的，結案報告規定一律使用R markdown撰寫。
- 對本學期的四個個案，至少會挑選其中一個，練習使用shiny建構互動式網頁，以供客戶使用。
- 教室課桌椅安排：每次上課前，請同學們將課桌椅擺放成ㄇ字型或回字型，以利討論。
八、 聯絡方式及office hour- 授課老師
- 辦公室：綜合三館 room 818 (分機：33162).
- office hour：Monday, 3~4 PM.
- e-mail address：swcheng@stat.nthu.edu.tw.
- 助教：黃昭惠
- office hour 時間：Thursday, 4~5 PM
- office hour 地點：綜合三館 room 663
- email address：b01601033@ntu.edu.tw
- QR Code
- 放大
基本資訊
課程說明