8. 機率概論 (CM512 2023.09)

單元大綱：

◆ 應用機率案例：老忠實噴泉APP

◇ 資料分析的基礎：資料、統計量、圖形、模型

◇ 建立模型的步驟：模型形式、複雜度參數

◇ 商業分析的步驟：資料、模型、條件、預測、模擬、決策

◆ 機率概論

◇ 比例與機率的關係

◇ 分佈：描述變數在其值域範圍內的(出現頻率的)變化

◇ 機率密度函數(PDF)、累計機率函數(CDF)

◇ 理論、實證、模擬

◇ 變數 vs. 樣本

◆ 版控與協作工具

◇ 本地端軟體：Git

◇ 雲端服務：GitHub

◇ RStudio設定與操作

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老忠實案例：

◆ 老忠實資料案例 (APP)  Faith2a.Rmd

◆ 老忠實輔助筆記  Faith2ax.html

機率概論筆記：

◆ UNIT8A：機率概論 08_IntroProb.html

◆ UNIT8B：機率分布函數操作功能 08B_DistOper.html

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教材下載： 

◆ 教材資料夾 ( ~/cm512/ )

◆ Unit06單元資料夾 ( ~/cm512/08機率概論/ )

◆ 版控與協作工具 ( ~/cm512/Intro to Git/GitHub )

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第八周作業： Due: 2023/11/12 (日) 23:59

1. 回答Faith2ax.Rmd裡面的問題

Knit出HTML，以”學號_Faith2ax.html”為檔名，上傳【~/個人作業/08_Prob/】

2. 依據 版控與協作 Using GitHub via RStudio 的指示：

裝好Git、GitHub，並用建立一個GitHub Demo Repo

將你的GitHub User Profile 頁面，以”學號_GitHub.pdf”為檔名，上傳到【~/個人作業/GitHub/】

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課程影片：

◆ Week08 Video Recording

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參考連結：

◆  Portal of Big Data BA Platform

◆  R: Self Learning Roadmap

◆  John Hopkins: R Programming online course

◆  John Hopkins: R Programming eBook

◆  Harvard: Data Science online course

◆  Harvard: Data Science ebook

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