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（是／否／其他條件）：
是
哪一學年度修課：
110-1
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
陳宜廷
λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關)
財金所博士班、統計碩士學位學程(可算必修)
δ 課程大概內容
參考課綱
Linear regression
Least square estimation
Classical linear regression
Large sample theory
Constrained estimation
簡單來說就是Hansen教科書的Ch1~Ch8前面開頭一點點
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
★★★★★
看到矩陣代數就會怕者：★
還記得高中矩陣且願意學一點新定理者：★★★★
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
Hansen, B. E. (2021), Econometrics
(https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/Econometrics.pdf)
聖經啊，寫得也很好入門
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
全版書教學，老師每堂課都會先說今天要教什麼，才開始上課
(本學期初因應疫情，前兩三週為老師用錄影用PPT上課)
教授很有學者風範，除了講授計量理論的推導之外，也都會講說實證上可以
怎麼做，以及分享計量經濟學家的小故事之類的
幾乎每堂下課都會有一些同學會問老師問題，老師也都會很有耐心地回答完
同學的問題之後才離開
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
期中考 40%
期末考 40%
作業 20%
ρ 考題型式、作業方式
期中期末都是20題計算題，其中不乏連鎖的證明題，以及一些基礎統計性質的
推導比如全機率法則、卡方分配的變異數等等。
其實如果作業全部都搞懂，考試考到80分以上應該不是太困難。另外，考卷中
其實有些觀念或是推導方式比較細，若有時間的話還是建議考前全部都推一次
真的不要只用看的，不然就會像我一樣....QQ
作業部分，老師下課前會勾課本習題，如果老師上課速度變太快，那就是想要多出
一點作業XD。除了課本手寫習題之外，也有R程式的模擬，其中包含資料分析、模
擬分配的樣貌等，老師會強調不能有套件所以lm()這個函數是無用武之地，我們
要自己算出beta、variance等等的答案。
作業不是交到ceiba或NTU COOL，是交到Google drive上，也因此可以獲得其他
同學們的救贖
ω 其它(是否注重出席率？如果為外系選修，需先有什麼基礎較好嗎？老師個性？
加簽習慣？嚴禁遲到等…)
這門課的基礎，建議是修過「高等(數理)統計學」或是至少經濟系的必修初統，
畢竟數學部分還是佔得很重。至於線性代數，個人是認為至少要會矩陣的運算、
轉置、反矩陣等即可，因為矩陣只是一個描述資料的方式而已。
助教在開學時有錄影一大段統計跟線性代數的大補帖，我想看完那個影片，應該
就足夠應付這門課了
出席部分，老師是希望大家都出席，出席率的確也很高，畢竟不上課真的是會
搞不懂在幹嘛～ 但教授還是有點兩次名，算是認識同學吧，不確定對成績有
什麼影響
成績部分，老師應該還是會當人，研究所課程是70分及格，這門課中位數大概
就是70出頭，但根據自己的期末成績看起來是不太調分，歡迎同學補充
Ψ 總結
其實說的差不多了，這門課應該跟經研所的計論一內容上是差不多的，因為
老師以前就是經研跟財金的合聘教授，只是這幾年陳老師沒有教經濟系的計論一
而已。也因為老師下學期還會開計量二，所以老師說他計量一就會講少一點、
慢一點，但講細一點，歡迎大家選修～
推薦這門課給有統計基礎，想認識計量理論的人。
但若想升學台大經研所，我是覺得可以直接修經研所的計論，我想難度應該也
不會差太多。
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 125.228.139.65 (臺灣)
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