著作権声明#
このプロジェクトのすべてのコード部分は、GPL3 ライセンスでオープンソース化されています。その他の部分は、CC BY-NC-SA 4.0 ライセンスで公開されています。
このプロジェクトは、私個人が主にまとめたものです。課題のコードの一部は、ルームメイトから提供されたものであり、一部のコンテンツはインターネットや首都経済貿易大学の佟強先生の講義から取得したものです。彼らに感謝の意を表します。
内容の正確性については保証しませんので、この資料を使用する際には慎重な態度を保ってください。
個人の経験#
以下は匿名掲示板 #4591252 からの抜粋です。個人的な偏見が含まれている可能性がありますので、冒犯があればご了承ください：
衛生統計学の授業でのコードと実習課題の部分は本当に言葉に尽くせない... 私にとっても、先生の授業はまだ理解できていないのに、助教のコードの教えはほとんど自分で Google/Baidu/CSDN で調べています... 実習課題の教えはさらに「このコードを与えられ、必要な結果を出すことができる」という形で終わります。入出力さえ教えてもらえず、サンプルの課題を学生にコピーさせる（統計学の知識がほとんどない状況で）というのはまだしも、最悪なのは、助教が課題を提出した後、細かいところであなたの不足を見つけ、統計学の素養がないと同時に課題の点数を引かれることです。問題は、前半学期のほとんどの学生が統計学の素養がそこまで高くないということで、誰が文のたびに仮定をする必要があるか、自分の言葉遣いに注意する必要があるかなど、本当にひどいです。
衛生統計学は、実習の教育に重点を置いていないが、「実践」という名目でいくつかのコード課題を押し付けているだけで、みんなのコーディングレベルを完全に無視しています（私は比較的プログラミングが得意なグループに属していると思いますが、コードを学ぶ / 課題を書くことは非常に混乱しています）。さらに、R 言語の基礎すら教えていない状況で、さまざまな関数を直接教えています。これは、いくつかの一般的な構文などについて、「見たことはないが、書かなければならない」という困った状況に直面する可能性があることを意味します。そして、私はいくつかの人々が最後まで q d p r などの関数の接頭辞が何を意味するのかを一つ一つ試すまでわからないかもしれないと推測しています...
ああ、評価を与えることもあまりうまくいかないと言っている人を見て回りましたが、幸いにも pf でしたので、これで終わりです。
[Eve] 私たちのクラスの先生は言いました：これは衛生統計学の授業であり、プログラミングの授業ではありません。
[Francis] 経験者としては、これは統計理論の授業であり、コーディングを教えるわけではないと思います。
[Grace] プログラミングは重要ではなく、この授業は非常にひどく、内容が非常に混乱していて初心者には適していないと思います。
この授業の最大の問題は、これが 3 単位の大規模な授業であり、PF がない場合、限られた時間内に確率論と数理統計の知識を習得し、ゼロから R 言語をマスターする必要があることです。さらに、毎週先生の進度についていかなければならず、小テストの点数が総合評価に直接反映されます。
個人の学習プロセス#
- 最初は重視していませんでした。自分のプログラミングの基礎がなかなか良いと自信を持っていました。正規分布の授業を 2 回聞いて、先生の授業が比較的簡単だと感じました。授業の有効時間が少ないと感じました。
- 毎週 4 時間の実習と 1〜2 回の小テストがあることに気付きました。真剣に聞かない / 自習しないと、簡単に 6/10、7/10 になります。
- 課題を書くのがあまり得意ではないことに気付き、締め切り前に助教のテンプレートを見ながら急いでコピーしました。結果は 80/100 でした。
- 上記のサイクルを繰り返し、この授業がどんどんひどくなっていると感じました。
- 真剣に学ぶことを決意し、第 3 回の課題を真剣に取り組み、細かいところで点数を引かれましたが、95/100 でした。
- それほど難しくないと感じたので、自分が比較的サボっていることに気付き、進度についていけなくなりました。
- 授業中、他の学生が先生の質問に自信を持って対応したり、授業中に熱心に議論したりしているのを聞いて、彼らが何を議論しているのかわからないけれど、この授業には対応できると感じ、心配しませんでした。
- 授業中、先生の説明が体系的でないと感じ、教科書を見ても同じように感じ、数学的な推論に関する部分がしばしば曖昧で飛ばされているため、知識の論理を結びつけることができませんでした。
- 授業中に真剣に聞かないため、課題を書く前にその授業のすべての知識を「予習」する必要があります。毎回の課題には 2 時間以上かかり、グラフを描く必要がある課題は、強迫性障害のために Python で三次元グラフの HTML ジェネレータを作りました。
- 後半学期からこの授業に真剣に取り組み始め、授業を聞かずに確率論と数理統計を自習し、知識の論理を一から結びつけました。模糊ですが、少なくとも体系化された知識になりました。
- 試験前に徹夜で復習し、2 日間ノートをまとめ、過去の問題（重要な選択問題）を解きました。
- 試験では選択問題に真剣に取り組み、用語の説明は最善を尽くしました。大問は感染症のため実習がなかったため、草草に終わりましたが、最終的には合格しました。
- 試験後、他の学校で経済を学んでいる友人と愚痴をこぼしました。彼は私に彼らの R 言語の講義を見せてくれましたが、明らかに私たちの学校よりも優れていると感じました。彼らは本当に言語を教えている（統計学の部分は少ないですが）、私が一学期で学んだ R 言語よりも多くのことを学ぶことができました。
個人の経験#
- 現代のエディタである VS Code で R 言語を設定することをお勧めします（Google キーワード：R in VSCode、Radian）。R Studio よりもはるかに優れた体験で、エレガントなインターフェースを提供し、より豊富なカスタマイズ設定（グラフの出力など）も可能です。さらに、Copilot のスマートな補完を無料で利用できます。
- 統計学の知識に関しては、陳希孺院士の「概率論と数理統計」を自習することをお勧めします。授業前に予習したり、最初に PPT を見たりすると良いでしょう。
- ソフトウェアの面では、R だけで十分です。STATA や SPSS などを学ぶ必要はありません、それらは GUI 好きな人向けであり、非常に非現代的なインターフェースデザインを我慢できる人向けです。
- 先生の授業中の嘲笑は気にしないでください。また、同級生の学習状況に焦点を当てないでください。
- 課題を真剣に取り組み、授業中にメモを取ることをお勧めします。コンピュータで入力することをお勧めします。OCR で講義資料を認識し、自分でレイアウトを行うことで、快適さが増し、本当に体系的に学習できます。
- 課題を書く際に、データの入力が非常に面倒だと感じる場合（通常、助教が csv ファイルを提供していない場合）、正規表現を学ぶことをお勧めします。VS Code/OCR と組み合わせることで、データの高速入力が可能です。
- 私と同じように強迫性障害がある場合、電子版の三線グラフを作成したい場合は、三線グラフジェネレータを手作りする必要はありません。Excel/Numbers を使用してスタイルを調整し、スクリーンショットを撮影して png ファイルに保存するだけで十分です。
- ノートを整理したり、課題を書く際に、Markdown と LaTeX の文法を学ぶこともできます。Markdown エディタとしては Typora をお勧めします。リアルタイムプレビュー + カスタム CSS スタイルで、簡単かつエレガントに課題を書くことができます。数学の式に関しては、Mathpix を使用することをお勧めします。講義資料の数学の式を認識することができ、学生のメールアドレスには月に 100 回の無料クレジットがありますので、十分に使用できます。詳細については、R 语言.mdを参照してください。