國立中興大學教學大綱
課程名稱 (中) 數理統計(二)(3332)
(Eng.) Mathematical Statistics (II)
開課單位 應數系
課程類別 必修 學分 3 授課教師 吳宏達
選課單位 應數系 / 學士班 授課使用語言 中文 開課學期 1142
課程簡述 簡要談論統計估計的性質、統計檢定、以及這些理論在線性模型的應用,另亦談論無母數方法及貝氏估計。
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
提供修課同學對大部分的統計方法能知道其中的原理,更進一步的學會如何發展擁有好性質的估計方法以及如何評估估計方法之間的優劣。這一部份將主要著重在假設檢定。
6.數學、統計、力學之理論解析
100
講授
測驗
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 [W1] Sufficiency and factorization theorem. Exponential family; functions of a parameter
第2週 [W2] Minimal sufficiency, ancillary, completeness, independence (Basu’s theorem)
第3週 [W3] Most powerful test, likelihood ratio test, multivariate extensions
第4週 [W4] Sequential probability ratio test (SPRT)
第5週 [W5] Other tests
第6週 [W6] Quadratic forms; onw-way ANOVA
第7週 [W7] noncentral chi-square, non-central t, and non-central F distributions
第8週 [W8] Multiple comparisons ; ANOVA and regression
第9週 [W9] More on properties of quadratic forms
第10週 [W10] Midterm exam
第11週 [W11] signed rank test and ranksum test
第12週 [W12] Prior and posterior distributions;
第13週 [W13] Bayes procedure
第14週 [W14] Bayes decision making
第15週 [W15] Gibb’s sampler and bootstrapping
第16週 [W16] Modern Bayesian inferences; Final exam
自主學習
內容
   03.製作專題報告
彈性自主學習
主題1: Case study for Bayes inferences
主題2: bootstrapping and EM algorithm
學習評量方式
考試100%
教科書&參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明)
Hogg, McKean, and Craig, Mathematical Statistics, 7th ed.
課程教材(教師個人網址請列在本校內之網址)
上課講義
課程輔導時間
星期四 11:00~12:00
聯合國全球永續發展目標(連結網址)
提供體驗課程:N
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更新日期 西元年/月/日:2026/01/05 15:30:21 列印日期 西元年/月/日:2026 / 4 / 05
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