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瞿茜 · 高阶概率统计方法修读档案

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2025年秋季学期 · 瞿茜

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课程内容:好,好到我想给它磕一个但膝盖说它还想再缓缓 上课自由度:高,高到不点名不签到,你可以人在宿舍魂在教室,也可以魂在宿舍人在教室,主打一个量子纠缠式出勤 考核标准:40作业,60期末,cz作业都是手写的,感觉写清晰一点不影响,作业看评分大家好像差不多都是满分。期末考试(加权前)均分62左右,方差还是比较大——这方差大得像是全班集体掷骰子,有人掷出豹子有人掷出多谢惠顾。期末考试是英文的,可以中文作答,如果有不认识的单词可以问老师,老师当场化身行走的牛津词典,人形DeepL,不懂就问,问就赚到 授课质量:挺好的就是老师讲得飞快,快到什么程度呢,我的笔在记lecture 03,老师的嘴已经飞到lecture 06了,神经元和PPT之间隔着一条东非大裂谷 研究生,从大三开始一年多没学数学了,感觉这个课真的难度很高,不是那种自我介绍式的难,是那种你俩认识但对方已经把你拉黑的难。刚开始上课前几节还好,都是学过的基本的概率论,我甚至产生了"我可以"的致命错觉。后几节快到飞起跟不上,从充分统计量、渐近理论开始,本人上课基本跟不上老师的速度,基本上课听了跟没听一样——这话说出来很反常识,但你坐在那个教室里就会明白,原来"听"和"懂"之间能塞下一整个银河系 学习的建议是,如果有时间可以提前自学一遍再来听课(特别是lecture 04统计量、lecture 05渐近理论、lecture 06参数估计、lecture 07假设检验),不提前自学的话你就是去教室里体验人类意识的上限和下限的。以及记得复习高数的极限、积分、级数的内容和一点点线代,板书回放会看不清,纯靠看录播的话感觉也有点困难——那回放糊得像是在用座机拍的,建议和同学合作记笔记,一个人的笔记是残卷,几个人的笔记勉强能拼出一部武功秘籍 关于考试,个人感觉期末考试的难度会略高于HW,除了最后一题假设检验之外,基本没什么原题,老师出的题感觉都很有趣,有趣到你在考场上会由衷地笑出来,那种"原来还可以这样考"的笑。要注意复习老师上课讲的各种example,以及注意看老师review的范围(我复习了三大检验+QMLE但没考)——复习了不等于考了,这课的出题逻辑大概就是"你猜",但猜之前请把example逐个供起来拜一拜。题量很大,大到你的手速、脑速、心态得三线并行不崩,考察对知识的理解(只是会套公式是不行的),套公式在这里就像拿塑料勺挖隧道一样徒劳,以及做题技巧+熟练度也很重要,建议大家多找点习题练习,以及熟悉自己的cheat paper,cheat paper要熟得像对自己的黑历史一样门儿清。考场上不要慌,尽量先通读一下试卷,不会的记得先跳过——跳过不是放弃,是战略转移,是留得青山在 cz平时上课基本没听懂,作业基本靠查AI,AI可能是这学期唯一比我更认真参与这门课的成员,上课基本只是起到了个抄板书的作用,期末前两周女娲补天式高强度突击,补的是天,碎的是我,恍然体会到老师讲的真的很好,在一个极短的时间内用清晰的逻辑讲了尽可能多的内容,逻辑清晰、效率极高,而且能感觉到老师对这门课的知识有很清晰完备的理解+自己的思考——那种"听的时候不懂,事后回看全是神仙下凡"的落差感 qx老师的水平很高,人感觉也很聪明,有问必答,课前总会提前到跟大家分享知识,这学期怀孕了仍然非常敬业,敬业到让我这种上课靠抄板书的人有点惭愧。相比于其他课来说,感觉这门课体验很好,就是学知识,考试也很公平,老师出的题也很有水平很有趣。总体来说这是一门很公平、努力学习会有回报、知识有用的好课——好好学习真的会有回报,这门课在这点上诚实得不像一门研究生课

学生体验,不是官方事实。评价教学,不评价人格。
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2025年秋季学期 · 瞿茜

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课程内容:《概率论与统计学》洪永淼老师的书,外加George Casella and Roger L. Berger, Statistical Inference,双卡双待,一本不够再给你叠一本。 上课自由度:不签到,人到了算你赢,人不到也算你赢,主打一个自由。 考核标准:40作业+60期末,感觉作业用latex排版很重要(笑,hw1手写被爆破了,字迹属于是考古现场出土,手写有点难看懂(小声:llm可以“排版”latex),期末大杂烩,主要是洪书第五章至第九章的内容,第一题分段函数求高阶矩,第二题概率论证明(有almost surely convergence,记得复习borel cantelli lemma,不然它认识你你不认识它),第三题参数估计,第四题假设检验,除了第二题,其余每个都有7、8小问,7、8小问啊朋友,考察范围广到像点了一份全家桶,我写完还差2min考试结束,过程很折磨,属于是脑子在跑步机上跑马拉松。 授课质量:后几章速度很快,快到像开了1.5倍速还嫌你反应慢,但考的东西不难,就是一些检验的方法,不用严格证明,但要理解精髓(可以把bayes检验相关的例题抄到ctpp上,有奇效,亲测比锦鲤管用),试卷难的反而是前面的概率论的一些收敛证明和神秘积分小计算,神秘到像出题人随手从口袋里掏出来的。 叠甲:每个人对数学的接受程度不一样,答主是本科,之前品鉴过xdw的概率论和随机过程,是个老吃家,学这门课的感觉是泰森打泰迪,但并非所有人都是老吃家,考虑到这一点,接下来的评论难免会有立场的倾向,需要辩证看待,先叠为敬。 接下来是锐评:这门课杂交了概率论的证明、数理统计的检验、计量经济学的模型,以及一些时不时出现的级数、积分,三合一乱炖,如果还记得这些内容的话应该非常简单,忘了的话就难办了,属于是记忆决定命运。课程确实不会很深入理论的精髓,会更偏向应用(这很交大),qx老师会用计量理论作为统计理论的例子,理论部分的证明会很快过掉,这部分其实挺重要的,建议看书自学,书是你最好的朋友,因为课上它跑得比你快。 对于本科生,建议复健一下计量的模型、概统的一些分布的各种性质,如果这些你觉得很简单,那就再看一些概率论的收敛证明,看一看自己的接受程度,再考虑一下要不要选这门课,别一头扎进去发现是深水区。 给五星是因为qx虽然讲的快,但课程信息密度很高,整体课程的框架和逻辑清晰,上课的感觉像是吃压缩饼干,一节更比六节强,效率很高,完全不磨蹭,一口顶饱。但注意这一点并非所有人都接受,如果跟不上qx的思路会像在听天书,天书那种,字都认识连起来不认识。

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2024年秋季学期 · 瞿茜

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40作业+60考试 讲课质量还行吧,老师搞计量理论水平是真高,讲课往往从她的高处往下拉,导致后几节课对刚进村的人不太友好,上课得像扒公交车一样紧跟节奏,不然一眨眼就会被甩出五环 但在选之前一定先掂量好自己水平和能奉上的时间精力,不是EasyA(至少今年): 10个本科生里面大概有一半85+,剩下的还有六七十的,跟研究生混在一起,整个班级总评均分在82左右。对于挂科/考糊了想被捞的人,老师的答复是“考试有它的公平性还请大家共同守护”,真诚得让人无法反驳 这场考试时间比较紧,需要和平时作业处成老铁,一些二级结论的推导必须像本能反应那样拿手(最好多抄点到ctpp上)

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2023年秋季学期 · 瞿茜

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课程内容: 上课自由度: 考核标准: 授课质量:语速有点快,快到像开了1.5倍速还嫌你脑子缓存不够;老师太敬业,敬业到怀疑她是不是把教师当修仙副业;老师是神仙下凡,给分仁慈,仁慈到让我想给她磕一个。

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2022年秋季学期 · 瞿茜

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课程内容:洪永淼的概率统计,或者《统计推断》也能用,都有中文版 上课自由度:相当自由 考核标准:40%作业和60%的考试,不用cheating sheet会有10%的考试分数加成 授课质量:(个人观点)老师觉得课程难度是均匀的(对她来说都简单),但同学感受是:前半部分都学过,慢得像树懒;后半部分几乎没基础,难到起飞,得花时间反复练。

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2021年秋季学期 · 瞿茜

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课程内容:统计推断老爷子那本书,懂的都懂。 上课自由度:不管你的,爱来不来,反正他讲的也追不上。 考核标准:半开卷60%,作业40%,雨露均沾。 讲课质量:快到离谱,像二倍速追番。咱就是说研究生听这课我都跟丢,得花大把时间复习、重听;不过quxi本人非常厉害,最后给分还是很仁慈的。

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