國立中興大學教學大綱
課程名稱 (中) 統計諮詢(9018)
(Eng.) Statistical Consulting
開課單位 農藝系
課程類別 必修 學分 3 授課教師 高崇峰
選課單位 農藝博 / 博士班 授課使用語言 中文 英文/EMI 開課學期 1122
課程簡述 本課程將整合跨領域理論及分析、研究法及程式語言等工具技術,應用於農學及基因體學實際案例,並以科學寫作呈現研究成果,訓練學生研究設計、資料探勘、模型配適、解決問題的能力。
先修課程名稱
課程含自主學習 Y
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
1.學生能夠熟悉各種分析技術與使用時機。
2.學生對於研究問題能夠靈活運用方法學及工具。
3.學生能夠有效的運用資料並分析資料,依據分析結果的資訊,給予正確的決策。
4.提升學生口頭表達及科學寫作能力。
5.訓練學生跨領域學習之能力。
4.具備生物統計理論與方法之研發能力。
100
專題探討/製作
討論
講授
書面報告
實作
作品
授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共18週)
週次 授課內容
第1週 跨領域技術簡介
第2週 一般線性模型
第3週 試驗設計
第4週 多變數統計
第5週 程式語言&模擬方法學
第6週 演算法
第7週 生物資訊大數據分析技術
第8週 基因優化
第9週 期中專題報告
第10週 基因體學
第11週 GWAS
第12週 系統生物學
第13週 基因路徑分析
第14週 基因網絡分析
第15週 種原核心收集, 分群分析及歧異度
第16週 期末專題報告
第17週 自主學習(整合分析報告)
第18週 自主學習(整合分析報告)
學習評量方式
1.期中專題報告 40%
2.期末專題報告 60%
教科書&參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明)
1. Montgomery, D.C. 2013. Design and Analysis of Experiments(8th ed). Wiley.
2. Venables, W.N., D.M. Smith, the R Core Team. 2015. An Introduction to R, version 3.2.2, R Core Team.
3. Kempton, R.A., and P.N. Fox. 1997. Statistical Methods for Plant Variety Evaluation. Chapman and Hall.
4. Sharma, S. 1996. Applied Multivariate Techniques. John Wiley & Sons.
5. Mead, R., R.N. Curnow, and A.M. Hasted. 1993. Statistical Methods in Agriculture and Experimental Biology(2nd ed). Chapman and Hall.
6. Erl, T., W. Khattak, and P. Buhler. 2016. Big Data Fundamentals: Concepts, Drivers & Techniques. Prentice Hall.
7. Dean, J. 2014. Big Data, Data Mining and Machine Learning: Value Creation for Business Leaders and Practitioners. Wiley.
8. Journals articles.
課程教材(教師個人網址請列在本校內之網址)
Journals articles (iLearning下戴).
課程輔導時間
星期三
聯合國全球永續發展目標
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:2024/02/15 19:09:38 列印日期 西元年/月/日:2024 / 4 / 29
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