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文档简介

科目: 多變量統計分析 學分: 3 班級: 臨研所博士班護理組 時數: 3小時/週 科目英文名稱:Multivariate Analysis 教科書:(請按作者、書名、版別、出版商、發行地、出版年份、起迄頁數順序填寫)Sharma S: Applied Multivariate Techniques. John Wiley & Sons, Inc, 1996 (滄海代理)。參考書:Tabachnick BG, Fidell LS. Using Multivariate Statistics (4th ed). Allyn & Bacon, Boston 2001.Afifi AA, Clark V. Computer-Aided Multivariate Analysis (2nd ed), Chapman & Hall (華泰代理)Johnson RA, Wichern DW. Applied Multivariate Statistical Analysis (4th ed.) Prentice-Hall International, Inc. London 1998. (雙葉代理)週次日期W4上課時間(起迄)教學進度授課教師12/2413:10-1600Introduction (chapter 1)史麗珠23/313:10-1600Vector and matrices史麗珠33/1013:10-1600Sample geometry史麗珠43/1713:10-1600Random sampling史麗珠53/2413:10-1600SAS史麗珠63/3113:10-1600Principal components analysis (chapter 4)史麗珠74/713:10-1600Principal components analysis (chapter 4)史麗珠84/1413:10-1600Factor analysis (chapter 5)史麗珠94/2113:10-1600Factor analysis (chapter 5)史麗珠104/2813:10-1600Factor analysis (chapter 5)史麗珠115/513:10-1600Cluster analysis (chapter 7)史麗珠125/1213:10-1600Cluster analysis (chapter 7)史麗珠135/1913:10-1600Cluster analysis (chapter 7)史麗珠145/2613:10-1600Two-group discriminate analysis (chapter 8)史麗珠156/213:10-1600Two-group discriminate analysis (chapter 8)史麗珠166/913:10-1600Two-group discriminate analysis (chapter 8)史麗珠176/1613:10-1600Final Exam史麗珠186/2313:10-1600Paper presentation史麗珠多變量統計分析教科書:Sharma S: Applied Multivariate Techniques. John Wiley & Sons, Inc, 1996 (滄海代理)。參考書:Tabachnick BG, Fidell LS. Using Multivariate Statistics (4th ed). Allyn & Bacon, Boston 2001.Afifi AA, Clark V. Computer-Aided Multivariate Analysis (2nd ed), Chapman & Hall (華泰代理)Johnson RA, Wichern DW. Applied Multivariate Statistical Analysis (4th ed.) Prentice-Hall International, Inc. London 1998. (雙葉代理)教學目標:本課程著重多變量分析方法之應用,預期學生能(1)瞭解大部份期刊論文的統計結果,(2)利用統計軟體(SAS /win)進行多變量分析,(3)將多變量分析結果彙整成圖表及撰寫結果。教學方法:由老師講解統計理論,以實際數據演練計算步驟及介紹結果之詮釋,並至電腦教室學習統計軟體(SAS/win)之使用。指派個人及團體作業,加強學習。個人作業為寫教科書的習題,團體作業則是閱讀期刊論文,瞭解多變量分析方法之應用情況。評量方法:個人作業25%;團體作業40%;期末考35%;課外讀物5%。修課限制:博士班學生並曾修6-9學分以上的基礎及進階生物統計學。碩士班學生需經授課老師同意才能選修。不接受旁聽。課程英文簡介:The topics covered in this class are divided into three categories: (1) introduction, review of sample geometry, random sampling, vectors and matrices; (2) interdependence methods include principal components analysis, factor analysis (chapter 4-5); (3) cluster analysis and discriminate analysis (chapter 7-8). Lectures, practice of statistical software, individual homework, and group homework are given. After taking this class, students should be able to (1) read and understand the statistical results in medical journal articles; (2) use SAS/win to perform multivariate analysis; (3) summarize and integrate computer output

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