南安普顿大学应用统计学课程都有哪些？可以预习吗？

南安普顿大学的应用统计学硕士课程旨在让你掌握一系列统计方法的理论和应用。你将获得分析大规模数据以解决实际问题的深入知识和技能，学会如何收集和分析定量社会科学数据，并将其应用于现实世界的问题。你可以先了解一下该学位必修课的主要内容，然后根据实际情况进行预习。

1、分层(多级和纵向)数据分析

本课程将介绍可以处理分层数据结构的主要统计建模方法。适当的情况下，学生会使用MLwiN和R进行实际的计算机会话。

2、复杂调查数据分析

本课程的目的是介绍调查数据的有限总体推断和建模方法。内容涵盖：有限总体抽样对标准统计分析方法的影响；统计推断框架；基于复杂调查数据的线性回归；测试和型号选择；逻辑和对数线性模型；处理缺失观察值。

3、广义线性模型

本课程旨在介绍由广义线性模型统一理论分组的各种统计模型：线性、逻辑、多项式、累积序数和泊松回归，以及对数线性模型，重点是基础理论和实际例子。学生还将接触到GLMs估计的基础。

4、可能性和贝叶斯推理

本课程开发了对参数统计模型进行推断的方法。所研究的方法是通用的，适用于广泛的统计模型，包括同分布响应的简单模型和回归模型，以及在其他课程中可能遇到的许多更复杂的模型。

5、抽样方法

本课程的目的是介绍与抽样调查的设计和分析相关的统计方面，并培养学生对用于设计调查抽样方案的原则和方法的理解。课程将介绍支持调查推断的基本理论，重点是基于调查估计人口总数和一些标准样本设计的相关方法。

6、统计计算

本课程由讲师和相关实践课程组成。第一部分将重点介绍R语言中的基本统计编程。第二部分将介绍一些现代计算统计方法及其在R语言中的实现。

7、研究沟通技巧

本课程侧重于研究沟通技巧的实践方面，包括口头陈述、科学报告写作以及统计和人口统计咨询。

8、论文

本课程将为你的论文写作提供指导和支持。从讨论你论文的最初想法到实际撰写论文的过程，课程将为你提供所需的信息和来自教学人员和分配给你的论文导师的支持。

除了上面这些必修课，你还能够根据你的个人兴趣或职业计划来调整和选择课程。此外，你将在南安普顿大学应用统计学课程的最后三个月独立完成你的研究项目和论文。如果你能做好上述必修课程的预习工作，那么你将在学习后续一系列课程的时候更加轻松。