量化研究方法
Quantitative Research Methodology
| 節 | 週一 |
|---|---|
A 18:30–19:20 | 量化研究方法 A701（光復） 3 節連堂 |
B 19:30–20:20 | |
C 20:30–21:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
量化研究方法旨在介紹以量化研究為基礎之論文結構建立，包含研究思維生成、問題定義、模型設計與仿真實驗結果檢驗及分析。幫助學生確立論文研究主題暨一系列之研究過程建立與驗證，並促進主要獨立研究思維生成以及未來在不同領域之工作所需之定量分析方法知識。 本課程的目的在於提供: 1) 基礎量化研究方法之認識，2) 基礎統計學理論知識了解，3) 淺薄資料科學理論知識了解。本課程完成後，學生將掌握量化研究的基本知識及其相關資料科學思維，並進一步了解其在不同領域之實務應用。
基礎數學 (大學部程度) 選擇性基礎： （A）統計學 ;（B）微積分;（C）資料科學，以上三者無基礎可，有則更好。 課程精神：課程紮實，循序漸進。
無備註
部分課程內容是通過選擇適當的教材、科技報告、期刊論文和相關的最新科技新聞來組織的。
A) 期末報告: 期末小組報告1次 B) 評量方法: 上課問答(20%)，期末小組報告(80%)
機器學習於量化研究問題之應用
真實世界問題解決思維 (智慧製造、智慧醫療、智慧服務)
- 講授：
- 3
- 示範：
- 0
- 實作：
- 0
- 其他：
- 0
機器學習演算法
1、課程導論 2、研究方法概論 (質化研究&量化研究背景) 3、研究問題定義 (a. 分類、分群與迴歸問題，b. 數據蒐集、預處理與組織) 4、基礎機率 5、圖表分析與應用 6、多變量分析 7、因素分析 8、迴歸分析 I 9、變異數分析 I 10、假設檢定
- 講授：
- 45
- 示範：
- 0
- 實作：
- 0
- 其他：
- 0
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | 課程導論 2026-09-07(一) |
| 第 2 週 | 研究方法概論 (質化研究& amp 量化研究背景) 2026-09-14(一) |
| 第 3 週 | 研究問題定義 (a. 分類、分群與迴歸問題，b. 數據蒐集、預處理與組織) 2026-09-21(一) |
| 第 4 週 | 基礎機率 I 2026-09-28(一) |
| 第 5 週 | 基礎機率 II 2026-10-05(一) |
| 第 6 週 | 圖表分析與應用 2026-10-12(一) |
| 第 7 週 | 多變量分析 2026-10-19(一) |
| 第 8 週 | 因素分析 2026-10-26(一) |
| 第 9 週 | 迴歸分析 I 2026-11-02(一) |
| 第 10 週 | 迴歸分析 II 2026-11-09(一) |
| 第 11 週 | 變異數分析 I 2026-11-16(一) |
| 第 12 週 | 變異數分析 II 2026-11-23(一) |
| 第 13 週 | 假設檢定 2026-11-30(一) |
| 第 14 週 | 機器學習於量化研究問題之應用 2026-12-07(一) |
| 第 15 週 | 期末報告 I 2026-12-14(一) |
| 第 16 週 | 期末報告 II 2026-12-21(一) |
• 書名: Basic Business Statistics: Concepts and Applications (15th Edition) 作者: Mark L. Berenson; David M. Levine; Kathryn A. Szabat; David F. Stephan 出版社: Pearson 出版年: 2024
- 地點
- 實體與線上
- 時間
- 任何時候
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