Sarah Lotspeich

STA214 Generalized Linear Model

上课节奏很快，讲解清晰，逻辑和脉络非常有条理，会Post Slides和Annotated Slides；；两个占比30%的Midterm，给分很严并且有点难，Median在B-左右；Final Project是分小组用3D Printer打印俩骰子并用MLE的方法去测算骰子是否是个fair dice；老师人很认真负责，很有条理，很helpful，有问必答，但是由于太聪明了可能需要你问好几个follow up才能问明白你的疑惑，整节课的沟通不通过Email而是通过一个叫Slack的软件（类似钉钉），她会非常频繁的查询上面的消息并及时回复；这节课的内容整体来讲还是比较helpful的，除了Categorical data的分析以外还会学很多比较高端的Linear Model (Mixed effects model, MLE, random effects, poisson regression等)和一些Debug/Data Wrangling skills；如果想要做社科相关的科研，这门课可以当作112之后的进阶课来上，顺带当作363的过渡 （非常建议做Econ相关科研的小伙伴在Independent Research前把这节课解决掉，因为再往上的Stats课你基本用不到，但是这节课教的东西真的是非常实用的，相当于在OLS的基础上做了一些拔高，有助于稳固基本功～）

STA310

感觉这门课需要学会 但是上课并没有对帮助你学会这门课有很大加成 我一开始看她整理的笔记感觉很organized 但是她每次上课真的就只是读笔记 和一点例题 不过都会上传到canvas上

HW和三次考试各占25% 对知识没有掌握很清楚的情况下确实挺难的

HW可以去office hour一道一道问 以及有10分bonus 花时间好好做的话大概可以拿到100%左右或以上

考试这几次都有点难 5分bonus/平均分低的话有50%的test correction (错的题可以改错 做对的话可以加一半分)

（这学期的TA是天使 期末给我们整理了很多练习题和对应答案 作业也没有判的很严

STA310

新老师，讲课就是hanout reader，但是还是建议认真听。因为她handout就像是一股脑把所有东西全部放进去，导致我复习的时候看她handout老是抓不住重点，最后还是得看她课堂上写的笔记。grading只有hw+test。作业和考试都不简单，而且全部是她自己出题，有些题目的description是真的不清晰要去office hour问她才明白，幸好每次都有bonus。