
大碩研究所-商管研究所-企研所
統計學與微積分密不可分,在統計學裡時常會有微積分的運算,像是在求解機率的過程中,都需要運用微積分的觀念與技巧,像是 Gamma 函數
或是 Beta 函數
都是常用到的微積分函數,故要學好統計一定要有良好的微積分基礎。
統計的觀念,包含公式的推導、各章節關聯性的理解與名詞定義,都是考題著重的地方,故掌握了基本的觀念,進而對整體的脈絡有更完整的認識與瞭解,題目再怎麼變化也能游刃有餘。
要拿高分就要多做題目,並記住常用的公式,把容易忘記的觀念多複習幾遍,俗話:台上十分鐘,台下十年功,藉由做題目釐清還不太熟悉的觀念,並加以練習,才能在考場上有所發揮。
各個學校考試的方向可能有所不同,例如:台大財金所的命題方向不太有太大的變化,但像中央財金所的考題,推論統計的部分與去年相比出題的比例相對比較少;又像政大經濟所在假設檢定的考題中會有較多的比重,所以找出自己報考學校的考古題,在重點章節勤加練。
報考經濟所的同學,因較多進階迴歸分析的考題,故該章節要多加留意;而財金、統計所的同學需加強充分統計量、一致最小變異數不偏估計量(UMVUE)、最強力檢定(MP test)等數理統計學範疇的題型。
老師上課不完全不廢話,講重點,剛開始上課同學會不習慣,但是習慣方式會愛上老師
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| 章節內容 | 重要度 |
|---|---|
| CH1 機率概論 | |
| 1-1. 古典機率概論 | ★★ |
| 1-2. 集合概論 | ★★ |
| 1-3. 機率公理體系 | ★★★ |
| 1-4. 樣本空間的分割與貝氏公式 | ★★★★ |
| CH2 機率分配 | |
| 2-1. 隨機變數 | ★★★ |
| 2-2. 期望值、變異數與其他表徵數 | ★★★ |
| 2-3. Markov不等式,Chebyshev不等式與經驗法則 | ★★★ |
| 2-4. 二元隨機變數 | ★★★★ |
| 2-5. 期望值,變異數與共變異數 | ★★★★ |
| 2-6. 動差與動差母函數 | ★★★ |
| CH3 機率模型 | |
| 3-1. Bernoulli實驗 | ★★★★ |
| 3-2. 超幾何實驗 | ★★ |
| 3-3. 卜瓦松實驗 | ★★★★ |
| 3-4. 常態分配模型 | ★★★★★ |
| 3-5. 總結 | ★★★ |
| CH4 抽樣分配 | |
| 4-1. 抽樣方法 | ★★ |
| 4-2. 統計量與抽樣分配 | ★★★ |
| 4-3. 秩序統計量的抽樣分配與模擬 | ★★★ |
| 4-4. 常態下的抽樣分配 | ★★★★★ |
| 4-5. 弱大數法則與中央極限定理 | ★★★★ |
| CH5 估計 | |
| 5-1. 點估計概論 | ★★ |
| 5-2. 點估計量的評估準則 | ★★★★ |
| 5-3. 點估計量的方法 | ★★★★ |
| 5-4. 區間估計概論 | ★★★ |
| 5-5. 常態母體下的區間估計 | ★★★★ |
| CH6 假設檢定 | |
| 6-1. 假設檢定總論 | ★★★ |
| 6-2. 常態下的假設檢定 | ★★★★★ |
| 6-3. Bernoulli母體的假設檢定 | ★★★★ |
| 6-4. 檢定的相關議題 | ★★★★ |
| CH7 變異數分析 | |
| 7-1. 總論 | ★★★ |
| 7-2. 變異數分析模型統計推論 | ★★★★ |
| 7-3. 單因子變異數分析+實驗設計 | ★★★★ |
| 7-4. 二因子變異數分析 | ★★★ |
| 7-5. 變異數分析的相關議題 | ★★★ |
| CH8 迴歸與相關分析 | |
| 8-1. 基本定義及模型的設定 | ★★★ |
| 8-2. 最小平方法與Gauss Markov定理 | ★★★★ |
| 8-3. 常態下的統計推論 | ★★★★ |
| 8-4. 相關分析和迴歸中的ANOVA | ★★★★ |
| 8-5. 複迴歸與複相關分析 | ★★★★ |
| 8-6. 虛擬變數 | ★★★★ |
| CH9 無母數分析 | |
| 9-1. 總論 | ★★★ |
| 9-2. 卡方檢定(1) | ★★★★ |
| 9-3. 卡方檢定(2) | ★★★★ |
| 9-4. 符號檢定 | ★★★ |
| 9-5. Mann-Whitney U檢定 | ★★★ |
| 9-6. Kruskal-Wallis檢定 | ★★ |
| 9-7. Spearman等級相關 | ★★★ |
| 9-8. 連檢定 | ★★★ |
1.Mendenhall Scheaffer & Wackerly,Mathematical Statistics with Applications.
2.Hoel, Port & Stone,Introduction to Statistical Theory.
1.Hogg & Tanis,Probability and Statistical Inference.
2.S.M.Ross,A First Course in Probability.
3.V.K.Rohatgi,An introduction to Probability theory and Mathematical Statistics
4.Hogg & Craig,Introduction to Mathematical Statistics.
5.Casella & Berger,Statistical Inference.

起初報考是因為覺得自己在大學所學的科系出路有限,而且不是自己所喜愛的領域,因此決定轉換跑道。修過一些學校管理學院的課程後覺得商管會是比較有出路的領域,而且需要學習的課程我也比較有興趣,因為因此決定在研究所轉換科系...
295
2025/10/17

考試的動機主要是在大三下時決定考研的,因為畢業希望可以擔任金融業MA, 因此選擇繼續攻讀企研所,考試準備時間大概是從大三下開始到數位學堂看影片, 先看了個經,暑假再看完總經,並同步進行複習, 管理學則是面授上課,因為管理學有讀書會制度, 以及面授資源較多、批改作業、討論等等較方便
172
2025/10/17

真正準備考研的時間只有半年左右,且因為生了好幾次病或是體力、專注度不足,有時都沒辦法好好讀書,而商學院的專業考科雖然只有兩科,但實際內容真的不少,在備考期間很後悔為什麼不早點準備,也因為進度落後,中間是邊補課邊上題庫班的,真的很累很辛苦,希望學弟妹可以的的話早點準備,才不會為了追進度累垮了,另外努力的同時也一定要照顧好自己的身體,才有力氣讀書。考研是一條很辛苦的路,中間也常會有低潮期,但只要堅持到最後都有機會達成目標,回頭看會覺得走到最後很有成就感,也真的因此成長了很多!
385
2025/10/03

一開始,我發現大學期間太不認真上課,沒有學到太多有用的知識,所以決定報名研究所進修,然而經過三四個月的準備,大概在十一二月的時候,我發現自己改變了非常多,不論是作息、心態、甚至是專業知識也增長了非常多,讓我覺得努力的過程是很有價值的,當然臨近考試的時候我也會緊張,擔心努力白費,但其實會擔心正好代表著有努力,而無論結果如何,努力的過程都是成長的一大步,我認為這份為了自己未來理想、目標努力的這份毅力才是準備過程中最珍貴的一項。
488
2025/10/01
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在上課的過程中,會發覺統計學原來可以這樣的簡單,跟著老師上課的節奏,很容易全神貫注在統計學課堂中。
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