选课类别:计划内与自由选修 | 教学类型:理论实验课 |
课程类别:本科计划内课程 | 开课单位:统计与金融系 |
课程层次:专业核心 | 学分:3.5 |
考试: 考试以基础题目为主,难度不大,但计算量较大,覆盖范围广,主要考查基本概念和公式的掌握。期末考试基本是计算题,涉及多元正态分布、Hotelling's T²、因子模型、主成分分析等主要内容。少数同学觉得期末考试繁琐,计算量大。有同学指出考试题目倾向于非统计专业的应试考题,缺乏统计思想的考察。
给分: 总体评价不一,部分同学反映给分较为严格,尤其是平时作业给分严苛,但期末考试后部分同学得到了意料之外的高分。从总结来看,老师似乎在最终评分时采取了调整措施,但没有透明地公布具体平时分或期末成绩,导致部分同学对给分产生不满。
作业: 作业量大,繁琐且重复度高,主要是机械性计算和手动画图打印等,导致部分同学感到浪费时间。后期作业量有所减少,作业与上机作业轮换。部分同学认为助教改作业过于严苛,导致分数较低,有助教对作业态度不友好,沟通不畅,作业批改后的反馈也不清楚。
教学水平: 崔老师数理基础扎实,上课主要依赖黑板推导,PPT简略,但内容丰富。增补的统计思想和案例对理解课程内容有所帮助,但部分同学觉得老师授课重复啰嗦、进度拖沓,尤其是对前几章的讲解过于详细,反而后面的核心内容缺乏深入讲解。部分同学反映课堂气氛沉闷,难以集中注意力。
课程内容: 教材为《Applied Multivariate Statistical Analysis》,内容丰富,涵盖Wishart分布、Hotelling's T²、多元正态分布、主成分分析(PCA)、典型相关分析(CCA)、因子分析、方差分析(ANOVA)、判别分析等。部分同学认为教材对应的内容适合作为机器学习的入门。老师讲解细致,尤其是较复杂的公式推导,但进度安排不合理,后几章内容讲解过于简略。
总结: 总体来说,崔文泉的《多元统计分析A》课程内容丰富,基础扎实,对多元统计方法的讲解较为详尽,但授课方式和作业安排上存在问题,导致部分学生在学习过程中感到繁琐和困扰。尽管期末考试不算难,但由于给分和作业评改过程中的问题,使得同学们对课程评价不一。适合对统计方法有深度兴趣且愿意自学的同学,但需考虑到繁重的作业量和严格的评定标准。
这是本人第一次注册账号之后来评课,之所以来评这门课,单纯是因为不想看老师一直被这么骂下去,并且这门课也一直在吐槽旋涡的中心,于是就来说两句(好多)
首先本人确实是既得利益者,这门课完全没有某回归群里骂的那么不堪(据说某人一晚上速成就有3.7),考试就是考算算算,你要是说因为自己算不对,那我建议你看看你当时考微分几何是啥样,学数学说我不会算不如去学文。。(不能因为自己线代差就来人家多元老师吧)
(以下评论尽量客观)
同学们完全没必要在评课社区说老师是**这种话,这样真的是戾气,对于解决问题没有半点好处,但是我想说助教是纯纯**就是了
发现没,上面说的一切你觉得阴阳怪气的,全部都是发生在我们学生身上,出发点就是畸形的东西无论你怎么调整他都会是不合理的,我也希望老师能够意识到这个事情,大三下学期每位同学都在为自己的未来奔波,这种驴拉磨浪费同学时间的行为本身就是可耻的!
我们同学重视分数难道不是很正常嘛,难道每个月只给您发1000块工资,您能满意吗,明明是自己应得到被他人剥夺,这种体验是能理解的吗?这种呼声为什么就成了戾气了?(况且助教也是如此不堪)
接下来还是要说崔老师的一些优点的(毕竟崔老师可能觉得在评课社区乱喷的都是不来上课的人,认为这些人说的都是片面的)
首先能够看出来崔老师的数理基础很扎实,线代功底很好,在黑板上的所有矩阵运算都是丝滑流畅,尽管好多同学都说PPT过于简陋,但是我认为PPT丝毫不影响上课的听课效果更不影响自己笔记的誊写,同时崔老师说的slides都是框架,重点都在黑板上也很对,上课老师已经在黑板上把问题和证明写的很详细了,你要PPT有个锤子用,甚至我觉得在MANOVA那部分的证明完全可以把书本扔掉了,那些证明对于回归的方差分析都是一份良好的证明;并且崔老师会在课上渗透很多的统计思维例如Vapnik razor(parsimonious原则),连接函数等非参的基础知识,老师也会在黑板上讲解一些课外的拓展知识,比如当时利用vec,Kronecker积解决multi-response linear regression问题,我记得之前我看过这本书,但是一直看不懂vec跟Kronecker的运算,崔老师讲解之后确实让我豁然开朗。
但是这并不是说崔老师上课没有任何缺点,这个缺点就是“废话太多”,好多统计思想完全可以讲一遍就结束,但是崔老师反反复复的絮叨就大大的延缓了课程进度,说什么我们做统计的要慎之又慎云云已经说了114514遍,这么做的结果就是花费了大量时间在废话跟前几章上面,导致最后的几章最重要的PCA,CCA,因子分析,判别,聚类等内容草草了事,这才是对统计学生最大的伤害和损失,这些知识完全可以作为机器学习跟统计学习的入门课程,但是反而被老师这么絮叨和废话,让同学们本来想沾沾自喜的统计推断无疾而终,我觉得这里老师应该有一定的责任。
总的来说这门课不算难,但是似乎由于助教和老师上课方式的问题导致同学们对这门课不断吐槽,而我想做的只是希望下一届的学弟学妹能比我们更舒服的上这门课,并且学到更加有用的知识,而不是假大空的“我们统计专业最沾沾自喜的就是统计推断啦~”
有任何补充可以在评论区发表你的看法捏~(给半颗星确实有点太。。。)
课刚上到第五周,考试都没考,但是不管他给我多少分,这个1分我给定了 为什么能在电脑上做的事情,非要手动画图或者打印下来贴到作业本上? 除了浪费时间,我想不出来第二种解释。
今天是最后一节课,老师似乎对我们评价不好感到很伤心,虽然我可以理解其苦衷,可是他明显没有抓住重点,所谓的分数并不重要,但低效率和浪费学生时间是可耻的。同时,我也不认为写点评对我们自己有任何好处,这样写的目的难道不是让后来人“非必要不选”吗。我承认后期的作业体验改善不少,等到期末考完再来补充一下吧
出分后补充:本人有两次小测没去,期末感觉基本上不难,送分题挺多,总评85,基本上算是符合预期(x 我还是按照三个部分来评个分吧,我也承认我之前的分有点情绪成分吧
课程本身:不建议任何非必修学生选这门课,课本还算不错,课程难度不大,真想了解建议自学,0分
老师:4分给点面子,期中前0分,期中后6分
给分:符合预期,8分
综合起来0+4+8/3=4
作业布置一堆人肉计算器重复劳动,画图打印下来贴本子上,还要写过程我算个四位小数逆矩阵怎么写过程,助教话都说不清楚,屁事还一大堆这里不行那里不行这里扣分那里扣分,哈哈!
更新:习题课小测是吧😅真是服了
更新:多元助教永远有这个能力,从区区几千个汉字里挑出那么几个,组成一个中国人看不懂的符号集合,上下互斥,前后矛盾,左支右绌,捉襟见肘,真乃神迹也。
出分更新:期末卷子不难,考察到的点都比较基本,多元正态的条件分布、基于Hotelling T square的均值推断、同时置信区间、因子模型的主成分解、特殊结构协方差矩阵的主成分、典型变量的计算、代价相同的最小ECM分类、基于样本相关系数的完全连接树。但是计算量真的很大,来不及按计算器,大多数特征向量都没算。往年卷有不小的参考价值。
崔老师对评课社区的评价很不满及不解,并且在课上多次就此发表不短的评论。客观的来讲,崔老师上课基本功很扎实,推导过程补充的很详细,也包含了一部分关于统计思维的引导补充。但怎么说呢,上课体验真的不能说很好🙏,再加上助教工作实在成谜。崔老师应当是有经验的优秀教师,但就这门课来言,我本人不倾向于修改评分。
哎,考研人打算这学期选够学分下学期不选课考研,结果最后挂了。写了30,40分左右的题,对答案估计有三十多分。 虽然考试不难,但是上课收获不多,基本靠自学,统计课的学习积极性基本没有,感觉所有的统计老师都没教学这些的目的,只是一个劲的教。如今毕业在即,对于科大真是失望透顶。保研没戏,出国也不太能去好学校。
真心感觉中科大教学质量很差。 不过学到现在,我也找到了自己的定位,科研都是骗人的,搞钱才是实在的。 在科大的价值判断下我是纯纯失败的,但是在科学习不好不代表自己没有前途。
下学期来了补考拉倒,挂了就挂了,拿到学分就行,gpa多点少点又何妨,只不过到最后了还要为难一下我让我觉得挺缺德的。(至少在数院,虽然教的很烂但不会为难学生。
之前写过一次1星的这门课的评论,后来老师上课说自己也看评课社区,所以为了避风头暂时撤了。现在出分了,重新以尽量客观视角再重新写一遍,重新梳理一下时间线。
这门课大家开喷的第一次风波的主要导火索为:
老师与助教在意识到了问题以后,做了如下改进:
此时这段风波暂时平静了一阵子。导火索中的第二条我认为是这第一次风波的主要原因,经典的因为助教迁怒到了老师(毕竟前几学期多元都没有产生过这么大的不满)。
第二次风波出现在期末考试结束以及出分之后。主要导火索为:
至此这门课发生的主要事件宣告结束。
关于第二次风波,我倒是有些个人想法:
鉴于我个人对于考试试卷的不满,以及综合老师助教的改进和同学们的反馈情况,我将给出4星的成绩。希望能为之后选课的同学们提供一定程度的参考。
更新:跟一位拿了1.0的同学聊了一下,发现“给分客观公正” 的论断也许有些许不妥:是不是对于低分段过于严苛了呢?在此基础上决定再降一分。以及感谢皮卡丘同学指出的1.5星=3分。
真的服 ,开学第一周布置的什么作业,自己布置作业前不先看一眼题?都是些什么牛马题目,做的破防了nmd
写作业破防特来回答:
什么啥b作业重复劳动很有意思?永远是一个套路套公式嗯算,还tm画图打印下来贴到本子上,我打nm。
更新:这作业给分也是离谱,认真写了半天的作业大家普遍6、7分。助教真实纯纯的傻卵,作业瞎tm给分,强迫学生写一堆申必过程。比如4阶矩阵求逆也要一步步写出怎么计算的。而且老师上课强调不会发作业答案。总之这堂课作业和助教就是傻逼。
更新:出分了群里根本没有任何消息,不知道有没有调分,反正问了问周围同学感觉给分都满杀的。
只能说快逃!
这门课用的教材是约翰逊(第六版),书后习题/上机题网上搜会有答案(有一些错误)
https://max.book118.com/html/2018/0125/150394748.shtm
老师基本上把整本书除了第七章以外都过了一遍,但是声音比较小、比较催眠,所以我这学期都没怎么听过这门课(对不起崔老师...)学期中会布置几次课堂小测,基本上是点名性质,最后似乎也没啥用。老师讲课速度是随着时间不断上升的...所以后面的几章基本上就讲了个大概,不过后面章节考试的时候考的也不是很难,印象里11章考了费希尔判别函数,12章考了个简单的聚类。
平常作业题目也比较基础,基本上自己看一遍书都能做;上机就比较麻烦,是用R语言写程序实现课后上机题,这学期的助教两周收一次纸质/上机作业,基本上大部分同学应该都是临交的时候赶的2333
这学期期末考试比较简单,如果复习地比较充分的话可能就只有计算的问题了,这门课都没有考过书上那些特别复杂的公式和对应关系,只要翻翻往年卷子(开心英语书店买的)大概就知道会考哪些东西了,基本上像楼下学长说的没有考比T^2联合置信区间更复杂的公式。
不过最后的给分比较一言难尽...在自我感觉比较好的情况下拿到了一个意料之外的分数...最后没有安排查卷和查上机作业分,可能是因为我上机报告太敷衍了或者考试的时候出现了一些计算失误吧...
首先给出我的观点:老师并没有其他评价中那么不堪,用“sb”形容老师大课不必,但是助教就是纯纯的**。这门课难度不高,老师上课是PPT结合板书,从板书的情况可以看出老师功底深厚备课也认真,而且老师额外补充的内容也包含一定的统计思想,听一听也有帮助,虽然老师的上课方式确实不容易听进去,但是只要认真听不至于像隔壁时序一样听不懂。前半学期作业多而且重复度高,后半学期有所改善。考试十分简单,背背公式以及复习一下线代基本都能做出来。
老师年纪比较大,思想观念可能与我们有所不同,期中评教对老师的影响应该是很大的,一些同学的言辞可能过于激烈,后半学期上课一直在念叨期中评教这事,但我觉得就老师的上课来说不应该收到这些批评,真正背锅的应该是助教。这学期的助教简直令人无语,作业题各种莫名其妙扣分,我自己也担任过助教,很难理解一个正常的助教为什么会像找茬一样去批改学生的作业,尤其考虑到这些作业基本都是计算题,习题课讲作业也一直在强调不能跳步,我很好奇作为一个大三的学生学专业课为何还要纠结于一些最基本的阶梯步骤,搞得我以为我还在高考一样,平时作业的布置也是非常慢,基本上要学生追着问才把作业布置出来,最离谱的是有一次我问两个助教关于作业提交的问题居然还能得到不同的答案,感觉这两位助教完全没有尽到助教的责任。
总评分数比预估低了一档,结合其他评论有理由怀疑因为平时作业扣分太严导致给分偏低,建议后来者谨慎选课,想学东西可以旁听或者自己看课本或者PPT。
更新一下,根据助教在群里给出的信息优秀率是41/136=0.3015,不予评价
课刚上到第五周,考试都没考,但是不管他给我多少分,这个1分我给定了 为什么能在电脑上做的事情,非要手动画图或者打印下来贴到作业本上? 这助教也是我遇到的作业给分最差的助教,作业认真做了只有七八分
出分后补一下:期末考试不难,计算量稍微大一些,除了典型相关变量那个最后没时间搞之外感觉别的题目没啥问题,没想到给分这么杀。
除去助教因素,这门课其实就是很正常的一门专业课,老师授课水平也是肯定在线的,许多推导过程老师讲得非常细致,甚至可以说在我进入科大以来崔老师是少数的愿意在黑板上如此细致地讲解推导的(之前碰到的大概只有陈卿、刘聪文、乐珏、张伟平、杨亚宁),不跳步骤、速度适中、容易接受,包括B-C变换、单双因素方差分析以及相关统计量的分布是怎么来的等等,这些都是非常复杂的推导,但是老师愿意花精力在黑板上画大矩阵讲解,从各种定理公式的推导来看老师的功底绝对是很扎实的,不管是线性代数方面还是概率统计方面,加上老师已经做了几十年的相关科研工作,因此关于这个领域的相关方法论老师也已经很熟练,并且愿意在课堂上反复给大家讲解,这些其实都是很重要的内容,反复讲解才能达到潜移默化的效果。因此之后的同学可以放心选课(只要别碰到类似于这学期的助教)。
老师很厚道,最后期末考试很简单,没有难题,基本上全部送分,但是计算量稍大,覆盖知识面很广,整本书基本上所有章节都考了,但是考的都是最基本的内容,因此需要对最基础的定义公式定理全都掌握,否则考试很有可能就是一个大题或者是某一问空白。最后五章很重要,一个不落全考了而且基本上每章一个大题(主成分、因子分析、典型相关分析、判别分类、聚类),有的不止一个大题,但是不难,用的都是最基础的定理和公式。我是卡点做完,除了一个置信椭圆的草图没画。
优秀率30%左右,我最后4.3,我周围的几个同学都觉得给分可以,其他人我不清楚。最后找老师查卷的也只有两个人,而且查完都没有异议。虽然平时作业前几次助教抠得很严,但是后半学期经过老师的沟通之后改正了,而且最后也是按照“交与没交,到与没到”来算平时分的,只要作业都交了,点名和小测都到了,平时分就是满的。老师上课说了“让大家不要太在意平时分”,由于教室后面有全程录像,因此老师不可能把话说的那么露骨,实际上他的意思就是平时分会往好了给,就跟其他课是一样的,希望大家能够领悟这个意思,就算助教给的再差,最后老师会调整(这不是我瞎猜的,这是老师跟我说的)。
班上一共136人,群里发了25个卷面40以下的分数,助教说了一句“这个卷子卷面40以下怎么给过啊”,实际上我后来找老师了解了,并不是所有卷面40以下的都挂了,如果算上平时分最后总评到了50且相对不低的话,老师是捞上来了的。
这门课绝对没有同学们想象得那么不堪。根据上面的叙述,讲课肯定是没有问题的,主要原因在于这学期的一个助教扣分过严外加找他要分的时候他表现得极其不友善、极其不耐烦,导致同学们对他印象极差极差,因为以前真的从来没有遇到过这样的助教(后半学期改正了),外加当时那段时间《时间序列分析》这门课也有极其不愉快的事情(老师讲课如飙车,且在两本书之间反复横跳,板书无法直视,几乎每节课我都只能听懂20~30%,剩下完全靠自学,而且大多数同学的听课体验都非常差),因此那段时间班上同学的怨气极重(我也,但我是因为听不懂时间序列,每个星期去上时间序列的课就是在教室里浪费三四个小时,坐在座位上很烦躁,想抄笔记又看不懂板书,想看书又不知道讲的东西在哪里,想听课又听不懂),两门课的怨气几乎是在同一时间攒起来的,所以最后在期中评教的时候爆发了冲突,老师也专门抽了一节课跟大家讲这件事。后半学期情况就改善了,但是毕竟这位助教给人的那层坏印象已经坏到前无古人后无来者的地步了,所以这层印象一直带了一个学期,直到现在评课社区变成了大型泄愤现场。
这门课真的没有这么不堪,完全不至于4分,单纯考虑老师讲课的话至少8到9分,毕竟上学期崔老师带了金融的多元统计分析,当时助教是正常人,大家就都相安无事,所以后面的同学可以放心选,只要助教一换,问题就都解决了。结课后跟崔老师聊了这个事,那个时候他才知道问题根源在助教。崔老师人很不错的,他愿意跟同学沟通,希望大家有任何问题直接写邮件跟他反馈。
反正已经放弃成绩了,就给个8分拉高下分数吧~
平心而论,老师水平很高,经常能在黑板上手写推导;讲课也比较舒适,一些对统计学的见解对我也有所启发。唯一不足的是进度安排不太合理,最后两章分类判别和聚类一节课就过去了,我觉得不太好。所以如果只看讲课,我可以打个9到10分。
对于课程本身,多元内容比较水,但配合回归分析一起学习我觉得还是蛮香;对于数院的来说,这门课也可以强制让你学习R语言的基本用法,对提升编程水平还是有帮助的。
至于期末考试,我只能说出卷水平低,硬把多元考试变成线代B1考试。最典型的就是那道主成分和典则系数的题目,第一小问让你求一个二阶矩阵的主成分/典则系数,明明已经把知识点考察到位,非要有个第二小问让我们爆算更复杂的矩阵,挺无语的。最后也来不及做完,做完的也不知道算的对不对(反正也不给期末分数)。我觉得还不如多出出上课在黑板上手写的推导过程呢。
至于给分,excuse me?给你一个流汗黄豆😓,并献上第一次放弃成绩的机会。
平心而论,老师讲课还算可以,至少是中规中矩的水平,不少结论也会在黑板上慢慢推导,能看得出老师线代很扎实。
我想这门课最大的争议点应该是前半个学期较多且重复的作业,以及助教离谱的打分,不怎么回答问题。这些问题在期中之后也算有所改善吧。但让我比较反感的一点是老师上课偶尔就会幽怨地谈论同学的评价,我觉得没有意义且浪费时间。可能是因为身为老教师,冷不丁今年被反映的这么差有点接受不了?
课程本身不算太难,运用的线代知识比较多,教材是Applied Multivariate Statistical Analysis, by Dean W. Wichern and Richard A. Johnson,内容比较多且杂。
考试的话,闭卷。基本上没用到什么很复杂的式子,看看往年卷就行,基本上就是算算算。最后可能没怎么调分。
给8分是觉得讲课还可以,助教确实比较难绷,但已经在期末教学反馈里客观地评价过了。
为什么没有0星...................
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其实我觉得这门课的实际水平没有今年同学们喷的这么糟糕,听老师上课还是挺有内容的,在一些课本没给出具体过程的结论的板书线代推导上也很扎实,讲到相关内容时的一些闲话拓展也对统计学的理解和研究有所启发。前半学期助教作业给分确实让人觉得不太合适,但后来也调整了。
教材用的还是约翰逊那本,老师PPT写的还可以,就是配色实在一言难尽。上课基本就是按ppt顺序讲,似乎会补充一些教材里没有的证明细节。
平时作业非常水,每周勾几道约翰逊的课后习题,像是给小学生做的。上机的话助教检查也挺水,倒是减轻了大家的负担[滑稽](这学期灌桶人五门专业课有四门要上机,周末都全排满了,不知道的以为是集体读双学位了呢)
这门课上的有点水,排长来教说不定还能学点啥
没有期中考试,期末考的比较简单,基本都是计算,有一道证明题是证明典则相关系数的不变性((X,Y)的典则=(AX,BY)的典则),这个还挺有意思,是跟PCA不太一样的地方。往年好像也出过一两道证明题,可以去黑心书店买来做做。今年期末第一大题考的是正太分布的线性变换和联合正太的条件分布公式,计算量蛮大,不少同学都算错了。这部分感觉yyn的回归分析讲了很多,建议回归和多元搭配着复习效果最佳。第二大题考的是Bayes判别分析,往年好像也经常考,就是算ECM,分类=argmin ECM。今年考的是三个类的判别准则。课件有相应的定理,不用给出具体结果。考场上老师也没说不用具体算出来,我在那傻乎乎用计算器算二项分布的tail probaility摁了半天都没摁完。。第三题考的是Hotelling’s T2 统计量,t分布F分布的分位数一个没给,都是写出公式就行不用算具体值。第四题好像是给一个2x2的矩阵,问随着x22变大,第一主成分的系数向量的方向怎么变化,也是算就完了。
刷新前三年最低绩点的一门课(希望还没出分的两门不要再来刷新一波)。虽然问题在我,毕竟基本上一学期不怎么听课,考前几天突击,但是这门课还是让人感觉一言难尽。老师平时上课给人一种比较随意的感觉,感觉逻辑不怎么清晰,当然我学得更随意。考试也比较奇葩,整张卷子清一色计算,枉我考前复习了一堆证明。然后考试当天脑子不在线,花式计算错误(比如聚类那道题,第二步就把矩阵抄错了,,,),直接宣告gg。给分稍微有点杀。虽然我期末考试崩盘了,但我以为应该还没有崩成这样。
作为统计的专业课,多元还是比较重要的。然而这个老师讲得也很一言难尽(同样比较坑的还有回归和时序…)
教材是“经典”的约翰逊,难度不算大,书上内容还挺杂的。老师前面花了很多时间讲多元正态方差分析啥的,感觉就是带个公式就没了…后面判别分析啥的一下子就讲完了?又是一门老师很随意需要自学的课…
作业主要就是练习套套书上的公式,上机作业就是把复杂的式子在计算机上算一下…还挺花时间的…最后的考试基本就是算算…注意一定要带计算器!可以求三阶矩阵逆的那种!最后给分也不知道怎么给的…据说有点杀…
老师的思维比较奇葩,喜欢东扯西扯。比如讲完主成分他让大家学习了kernel PCA并当堂交一份个人的理解…完全想不到这么做的意义,难道那点时间还能把这理解了???再比如考试的时候给了具体数据但没给分位数。问助教,助教问老师,然后笑着说,老师说他故意没给分位数。我就有点看不懂???可能我的理解确实跟不上老师吧…
评到这里,不禁长叹一声…你科统计专业课也太艰难了…
这门课涵盖了多元分析的几大基本方法,教材用的是经典的
Applied Multivariate Statistical Analysis, by Dean W. Wichern and Richard A. Johnson
也是我为数不多的一字不落地看完的英文教材之一。浅显易懂,对新手特别友好。
此处列举一下涵盖的内容:
书中甚至还提到了神经网络。如此看来,这门课完全可以作为统计(机器)学习的入门。
崔老师的数理基础很扎实,课本里有些略过的较为复杂的证明,老师也能运用线代知识在黑板上现场推出来。
至于讲课的话,确实有点无聊(没有抑扬顿挫),但讲解的方式我觉得是没问题的。或许可以加一点方法的有趣应用?
最后的考试比较简单,只要平时听听课或者认真看看书,答案应该是信手拈来。
上课无聊到飞起。虽然老师在黑板上的推导足以看出他的数理统计功底非常扎实(= =我没有任何黑别的老师的意思),但他的课真的没有办法听下去……可能因为没什么笔记的原因吧,听着听着就想玩手机了。
作业不算少。纸质作业有些算的非常头疼,没办法算下去。课程上到一半我才发现豆丁网上有教材的答案,然后每次抄一抄想一想,速度更快,效果也比自己写的好。有上机作业的那一周(一共大概做了十次),对我这种之前没有接触过R语言的来说,自己写代码+写报告至少要两三个小时,但确实学到了不少东西。不过都是我自己上网搜的,老师完全默认大家都会R语言。课堂上老师好像留了三次小题目,考虑到他上课枯燥的很多人不去,可以说很坑了。
没有期中,只有期末。老师给的考试范围多的令人绝望,书上那么多长公式,根本不知道该记哪个该放弃哪个……需要的复习时间也是非常的长,好在复习中又学到了不少东西。考试的内容比较简单,没有考比T^2联合置信区间更复杂的公式,但从第四章开始基本每一章都涉及到了,也考了诸如因子分析的过程和意义这种需要理解意义的题目。
助教建的QQ群可能是同学互帮互助群吧,我印象里回复速度很慢(问一些日常问题,比如周一上不上课,作业什么时候交都要等很久很久,甚至根本不回),体验很差。
妮可众多垃圾统计课程的杰出代表,平时分有理由怀疑按照助教批的分给了。教材还不错,课纯纯的逆天,别来。
我还是重新客观地评价一下吧。
给4分:3分是因为有一个助教似乎是真的在意学生的感受,在好好当助教;老师和另一个助教的辛苦分给1分
但是实在不能高于4分了,不明白给八分的同学有什么好给洗的,真别洗了
绝对不建议任何非必修的同学选课!管统人就继续被恶心吧,混满平时分就解放,考试白给
cwq讲课我不觉得有哪里好,开学听了几节课就旷了一整学期,但是既然有人觉得还行,那可能是有可圈可点之处;但这门课本身的设置绝对是毫无意义,考前花两天的时间就可以把东西全部学会(亲测,但是考试有7分因为没背住结论凭空消失),所以建议自学,教材也非常平易近人,讲的很清楚。
还有一点一定要澄清一下,关于平时作业 评论那些看似充满情绪的话其实都说的没毛病,真的能恶心死你。所以在这里特别感谢某S同学和L同学让我一字不落的抄了整学期的作业和帮忙小测签到,犹记8位有效数字的8x8数值矩阵求逆我是真的抄破防了
这门课的重要程度不言而喻,但难度应该还好,只是内容会比较多。老师能够看出来基本功很扎实,经常在黑板上随手就能推导,线代在这门课中的用处还是很大的。只是可能讲课会有些小小的无聊,有时也会跑偏,但建议老师补充的内容还是要认真听,投影那部分感觉自己学到了很多,理解为上。期末复习真的是抱着超厚一本书背啊背。。。考试基本一章一题,因子分析都没考,单/多因子方差分析那部分巨多公式,但事实证明考试都不会考的。关注最最重要基本的内容,例如T2置信区间一定要掌握,第一大题还考了线性投影相关的内容,这都是平常上课多次强调的,但他不会直接考你,所以一定一定要理解。考试可能比较区分的一点就是计算量很大,所以千万不要算错,题都不难的。友情提示:卡西欧计算器是能求矩阵逆的,所以不一定要傻傻的用谱分解来算。(我甚至感觉他都不care你有没有算到最后一步,有的区间只要拿符号表示出来即可,不懂就问啊hhh)给分很好,但我感觉应该没调分,平时分也没咋算,有点考多少给多少的意味~
人在国外刚落地,出分有点诧异。试卷做做挺快的,基本都是证明题,杨亚宁老师出卷水平是真的高。然而给我的总评是不是有点低了。。。因为没有查卷(管院优良恶习),所以不知道期末考了多少分,反正我是检查了好几遍,自认为交了一张“完美”答卷。以往我还是靠查卷要回来不少分的,没有查卷算不算是对我的一种史诗级削弱?
这门课是我第一次尝试完全不听参加考试的课。杨亚宁老师的ppt很详细,所以完全可以自学,考试没有违和感。
简单说一下吧
课程内容不少,甚至很丰富,而且也蛮有意思的,而且也蛮实用。考试考的都是基础知识,不用担心,复习好每章最重要的几个公式&看看往年试题(黑心书店有卖的,但其实和章主页的几套大差不差,个人感觉章那里的已经足够)
缺点就是学期初有几个作业要画图/打印,我觉得大可不必,还浪费钱。助教的改作业标准也有点迷,毕竟认真写作业给个8.5/10这种事情我还没经历过。不过我觉得每个人标准一样的话也问题不大(好像大家都低hhh),学期后期换成助教轮流负责当周作业,能看出老师还是有听取学生的反馈的。
其次就是老师小半学期之后有了点名的习惯,他说是为了到时候捞一捞及格边缘的学生,起码表明你好好学了。说实话这个想法很好,但是还是虚。于是上课的座位分布大概是一个尖朝讲台的倒三角hhh,毕竟包括我很多人都是半路来的。
不知道是真的考差了还是平时分太低了,助教也只回复是不是交了,不告知平时分,感觉上扣分挺严的,优秀率未知,应该没满。。吧
说说内容,这门课内容真的不少,很多可以作为机器学习的入门,感觉到老师在前6章花费时间太多了,几周才讲一章,反而最重要的8-12章基本上一周讲一章,真的挺难顶,最重要的是昨夜实在难受,连抄都要抄半天,大三下大家都在为了出路而忙,又何必耽误大家这些时间呢。
助教的话确实应该公布平时分或者期末考试成绩或者二者都公布,直接出分真的不好,我也当过助教,大班课堂基本只会改一遍,改错太正常了,总之这门课体验不行,建议换成排长,可惜排长好像要教数理统计,反正关于这个老师的吐槽看看其他同学就知道了。。
最后,给我这个总评是认真的吗?选个杀手吧
别的不说,期末爆炸能奶到优秀是我没想到的,这门课学下来感觉啥也没有,作业有答案,上机检查又很水,或许这就是妮可的统计课吧
崔文泉是我爹,太奶了,虽然直接出总评,但我满打满算考个60几,总评奶到82,不多谈了满分走起。奥里给干了兄弟们