國立中興大學教學大綱

課程名稱	(中) 遺失資料統計方法(6058)
	(Eng.) Statistical Methods with Missing Data
開課單位	統計所
課程類別	選修			學分	3	授課教師	林宗儀
選課單位	統計所 / 碩士班			授課使用語言	中文	開課學期	1142
課程簡述	This course aims to introduce commonly used and modern methods for handling missing data in statistical analyses. The course covers naive approaches and their limitations, missing data mechanisms and assumptions, likelihood-based methods, imputation strategies, inverse-probability weighting, selection models, sensitivity analysis, and recent developments for nonignorable missingness. Key computational tools, including the Expectation–Maximization algorithm, Gibbs sampling, and MCMC techniques, will also be introduced.
先修課程名稱

課程與核心能力關聯配比(%)			課程目標之教學方法與評量方法
課程目標	核心能力	配比(%)	教學方法	評量方法
Understand the fundamental theories and methods related to missing data.			習作 討論 講授	書面報告 出席狀況 口頭報告 作業
授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共16週加自主學習)
週次 授課內容 第1週 General Concepts of Missing Data 第2週 Simple methods of Missing Data 第3週 EM algorithm 第4週 ECM and ECME algorithms 第5週 AECM algorithm 第6週 Likelihood-based Methods under Missingness 第7週 Likelihood-based Methods under Missingness 第8週 Multiple Imputation Methods under Missingness 第9週 Multiple Imputation Methods under Missingness 第10週 Longitudinal data with missing value 第11週 Longitudinal data with missing value 第12週 Sensitivity Analysis for Missing Data 第13週 Gibbs and Slice samplers 第14週 MCMC algorithms 第15週 Final Project Presentations 第16週 Final Project Presentations 自主學習 內容    02.閱覽產業及學術相關多媒體資料
學習評量方式
Homework 30%, Midterm 30%, Final Project Presentations 40%
教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明)
課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址）
自編講義與教材
課程輔導時間
Appointment
聯合國全球永續發展目標(連結網址)
01.消除貧窮   02.消除飢餓   03.健康與福祉   04.教育品質   08.就業與經濟成長 提供體驗課程：N

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更新日期 西元年/月/日：2026/01/23 23:49:59	列印日期 西元年/月/日：2026 / 4 / 05
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