英国数理统计分析基础Maths and Statistics Foundations for Analysis课程介绍

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数理统计分析基础

Maths and Statistics Foundations for Analysis

学习目标

　　数理统计分析基础Maths and Statistics Foundations for Analysis

　　数理统计分析基础课程将介绍概率，统计和线性代数的概念。学生将学习使用统计概念总结和分析数据，并理解线性代数来表示和操作数据。这将确保学生建立一个坚实的数学概念基础。此外，课程还将介绍R。

　　课程内容：

　　数理统计分析基础课程将使学生详细研究统计推断背后的主要思想，重点是统计建模和可能性。此外，课程还介绍了线性模型的概念，使学生通过建立回归模型来解释预测变量和响应变量之间的关系。学生将发现回归的关键思想(如残差、诊断、抽样分布、最小二乘估计量、方差分析、t检验和F检验)，学生将分析各种回归问题的估计量。

　　数理统计分析基础课程涵盖的主题包括：

　　1、R软件简介。

　　2、简单线性回归综述。估计量和残差分布。

　　3、介绍多项式回归和各种方差分析模型。使用R对这些模型进行编码和解释。

　　4、时间序列的线性模型和频率数据的广义线性模型介绍。

　　学习成果：

　　课程结束时，学生应该能够：

　　1、了解离散、连续和多元分布，雅可比变换公式、条件和多元高斯分布，以及相关的卡方分布和费希尔分布。

　　2、利用R语言，通过适当的图表和汇总统计数据来探索数据集。

　　3、利用R将适当的线性模型拟合到数据集。

　　4、理解如何提出、估计、诊断性检查、比较和批评各种线性模型。

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