先说以下这门课的考核方式：期末考试：60%，平时作业：30%，签到和小测：5%，课堂提问：5%感觉统计人还是有必要来上一下这门课的，毕竟Logistic回归相关知识在以往统计课程中基本没有进行非常细致的研究，我估计大多数人应该也是停留在只是知道模型的形式。今年课程内容对比以往应该是有所缩减，主要内容 >>更多

考试和作业相差很多，期末试卷总分60分，一个大题就占20分，压力还是有点大，最后肯定有调分。这门课本身还是有用的，而且每周一次课，每周3道作业题，也没有耽误太多时间，下一届的同学好像这门课不是必修了，根据自己的情况选择吧，毕竟熟悉一下logit模型也不算啥坏事 >>更多

老规矩，出分之后来评一下课，2学分的课听课的时候感觉东西很多很杂，其实复习的时候发现也就那点东西，主要内容还是列联表和广义线性模型（尤其是logistic模型）。老师上课基本上是根据PPT，然后部分内容会在黑板推导（这部分建议掌握，很可能成为考点）。这门课以应用为主，所以内容我本人感觉不是很系统，哪 >>更多

是我菜了 基本不知道想干嘛 >>更多

支持！ >>更多

因为这是第一年开给本科生的属性数据分析的课程，所以基本没有什么人评价，我就来稍微介绍下这门课的基本情况吧 课程大概是分为以下内容：列联表广义线性模型Logistic模型多类别Logistic模型列联表的对数线性模型配对数据的模型关联、聚簇响应的建模广义线性混合模型 可以看出还是有不少新内容的，这门课 >>更多

好吧，昨天刚刚做完大作业，就发现zgy大佬已经把大部分内容都说完了……所以我只做一点补充吧。这门课感觉就是学了一堆模型，举了一堆例子，然后知道了很多奇奇怪怪的R函数。课本应该是从英文版翻译过来的，但是感觉删掉了好多公式和推导，留下来的部分就是一堆文字说（口）明（糊），以至于从课本几乎完全看不出这些模 >>更多