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【簡介】 不相信課文,正是讀通課文的開始 思辨閱寫推手——張玲瑜老師把學生的犀利,改寫成一篇篇教學啟示錄 由黑特建構精準閱寫、邏輯思考素養 「思辨」需要三個條件: 第一是自信,相信自己,勇敢提出自己的觀察,讓自己的聲音被聽見。 第二是傾聽,尊重對方,虛心傾聽別人的意見,包括認同的意見和反對的意見。 第三是耐心,耐心追尋答案,把相關的條件加進去思考。對課本不滿意不等於思辨,但是與思辨接近。 理科腦這樣說: 政治語言現形 vs. 老師,齊王有這麼容易上鉤嗎?(〈馮諼客孟嘗君〉) 批判性思考術 vs. 老師,作者沒有推論就下結論!我也可以說「廉」很重要啊。(〈廉恥〉) 從醫療看屈原 vs. 老師,他可以換個方式勸他!(〈漁父〉) 領導者說的話 vs. 老師,諸葛亮這樣帶豬隊友聰明嗎?(〈出師表〉) 小文青這樣說: 把目的換一換 vs. 老師,這種教忠教孝文,思辨的空間似乎不大。(〈左忠毅公逸事〉) 廢柴這樣說: 廢的最高境界 vs. 老師,我想丟掉這個世界的綠茶婊。(〈桃花源記〉) 虛構文必勝法 vs. 老師,我也不想虛構,可是沒辦法啊!(〈項脊軒志〉) 成全共有三種 vs. 老師,我欣賞這種很跩的邊緣人。(〈虬髯客傳〉) 偵探般的思考 vs. 老師,原來這是去開趴。(〈赤壁賦〉) 現代人這樣說: 極短篇情與理 vs. 老師,為什麼要我們讀那麼多古代的怪咖故事?(〈世說新語選〉) 兩性相處模組 vs. 老師,古代的愛情故事都好像喔。(〈離魂記〉)教育學者專家、知名暢銷作家、粉絲 一致推薦 朱宥勳 暢銷作家 宋怡慧 知名作家 林文虎 教育部課綱委員 張輝誠 學思達創始人 許榮哲 小說課之王 陳麗明 北一女中國文科 須文蔚 臺師大教授 厭世國文老師 知名作家 歐陽立中 暢銷作家 歐陽宜璋 北一女中國文科 簡麗賢 北一女中物理科 (以上依姓氏筆畫排列) 【目錄】 推薦序一 以傾聽讓學生從黑特轉為熱愛國文 推薦序二 課堂有光 推薦序三 以理科腦和科學眼閱讀古文 名家推薦 代序 不相信課文,反而讀通經典壹、現代人這樣說 一、老師,可是現在求師問學的人其實很多(師說) 二、老師,這個古人好厭世(郁離子選〉 三、老師,為什麼我們要讀那麼多古代的怪咖故事〈世說新語選〉 四、老師,道士可能只是想壓榨王生勞力(勞山道士〉 五、老師,古代的愛情故事都好像喔〈離魂記〉貳、理科腦這樣說 六、老師,齊王有這麼容易上鉤嗎?(馮諼客孟嘗君) 七、老師,作者沒有推論就下結論!我也可以說「廉」很重要啊〈廉恥〉 八、老師,我考得還不錯,但是並不喜歡詩(夜雨寄北) 九、老師,諸葛亮這樣帶豬隊友聰明嗎?〈出師表〉 十、老師,他可以換個方式勸他〈漁父〉叁、小文青這樣說 十一、老師,蘭亭集序的三個段落好斷裂〈蘭亭集序〉 十二、老師,這種教忠教孝文,思辨的空間似乎不大(左忠毅公逸事) 十三、老師,古人就可以寫流水帳?〈北投硫穴記〉 十四、老師,這篇文章,等於是 21 張停格照片〈醉翁亭記〉 十五、老師,不完美……也是一種特色?〈晚遊六橋待月記〉肆、廢柴這樣說 十六、老師,我想丟掉這個世界的綠茶婊(桃花源記) 十七、老師,作文要是有公式就好了(起承轉合) 十八、老師,我也不想虛構(項脊軒志) 十九、老師,原來這是去開趴〈赤壁賦〉 二十、老師,我欣賞這種很跩的邊緣人〈虯髯客傳〉 附:教學便利貼——亦莊亦諧
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書本內容 「演義」是以歷史上曾發生的事實為基礎,增添一些趣聞、細節,用章回體編寫而成的小說,這也是我們對於這本書成書之時的設定。 數理統計學與計量經濟學的理論之中,有著統計、計量大師們在歷史上留下的足跡,有著他們心智活動曾經到達的美麗境界,然而這些內容對於大多數讀者而言,卻是那麼地晦澀難懂,需要增添一些卡通版、大白話的解說,深入淺出,引領讀者一窺堂奧之妙。 張翔老師是財務金融博士,專長是經濟、財務的計量方法;而李昱老師即將取得統計學博士學位,專長於數理統計,這本書是由我們在大碩補習班系自編的上課講義擴充而來,編寫的過程中,我們大量參考數理統計學與計量經濟學領域的經典教本。我們的目標是,寫出一本最平易近人的數統與計量入門書,用最直白的文字、最淺顯的例子、最清楚的步驟邏輯,但內容又不失數學上的正確、嚴謹,實話說,這真的不容易做到,但我們確實盡了最大的努力。 坊間好的教本不少,如果讀者英文閱讀能力不錯,直接研讀經典原文書也是很好的選項。但我們觀察,大多數數理統學與計量經濟學的教本,寫作的方法多由作者自己本身的角度出發,著重於內容在學術上的嚴謹性,但足以讓初學的讀者們築起莫大的進入障礙。本書嘗試著以讀者的角度出發,替讀者卸除一切理解上的障礙。 目錄 序Preface 符號與縮寫Notation I 數理統計學一講Some Topics in Mathematical Statistics 1 點估計理論Theory of Point Estimation 1.1 充份性Sufficiency 1.1.1 充份統計量之定義 1.1.2 分解定理 1.1.3 指標函數的運用 1.1.4 指數族 1.2 尋找均勻最小變異不偏估計量Finding the UMVUE 1.2.1 Rao-Blackwell改進 1.2.2 Cram´er-Rao下界 1.3 貝氏統計方法Bayesian methods 1.3.1 貝氏估計 2 大樣本理論Large Sample Theory 2.1 分配收斂Convergence in distribution 2.1.1 定義分配收斂 2.1.2 中央極限定理 2.2 機率收斂Convergence in probability 2.2.1 定義機率收斂 2.2.2 弱大數法則 2.2.3 求取一致性估計量 2.3 其他漸近分配性質More on asymptotic distribution 2.3.1 Slutsky定理 2.3.2 Delta法 2.3.3 最大概似估計量的大樣本性質 3 假說檢定理論Theory of Hypothesis Testing 3.1 最強力檢定Most powerful tests 3.1.1 Neyman-Pearson引理 3.1.2 均勻最強力檢定 3.2 廣義概似比Generalized likelihood ratio 3.2.1 廣義概似比檢定初探 3.2.2 兩獨立母體的廣義概似比檢定 3.2.3 廣義概似比檢定延伸 3.2.4 廣義概似比的大樣本性質 II 古典線性迴歸模型Classical Linear Regression Model 4 簡單線性迴歸分析回顧Simple Linear Regression Analysis:A Review 4.1 相關分析與因果關係Correlation and causation 4.1.1 母體相關係數 4.1.2 樣本相關係數 4.1.3 因果關係 4.2 簡單線性迴歸模型Simple linear regression mode 4.2.1 簡單線性迴歸模型的基本假設 4.2.2 簡單線性迴歸係數的點估計 4.2.3 評估簡單線性迴歸係數估計量之表現 4.2.4 簡單線性迴歸模型的殘差性質 4.3 簡單線性迴歸的統計推論Staistical inference in SLR model 4.3.1 簡單線性迴歸係數的抽樣分配 4.3.2 簡單線性迴歸係數的區間估計 4.3.3 簡單線性迴歸係數的假說檢定 4.3.4 簡單線性迴歸模型的整體F檢定與判定係數 4.4 簡單線性迴歸的延伸課題Advanced topics in SLR model 4.4.1 正迴歸與逆迴歸 4.4.2 離差形式與標準化形式 4.4.3 比例因子與資料平移 4.5 無截距與純截距模型No-intercept and intercept-only model 4.5.1 無截距迴歸模型 4.5.2 純截距迴歸模型
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