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该专业提供统计学方面的培训,具有坚实的数学核心,并提供计算方面的基本培训。如果在适当的课程选择中表现令人满意,该专业可以获得专业认证A。麦吉尔大学统计学留学生课程辅导。
1.MATH 204 统计学原理2 (3学分) *
数学与统计(科学):自由度的概念和变异性的分析。实验的规划。实验设计。多项式和多项式回归。统计学计算机软件包(不需要以前的计算经验)。需要对概率模型进行少量假设的一般统计程序。
2.MATH 208 统计计算简介(3学分)
数学与统计(科学):基本数据管理。数据可视化。探索性数据分析和描述性统计。编写函数。仿真和并行计算。交流数据和记录代码以进行可重复的研究。
3.MATH 523 广义线性模型 (4 学分)
数学与统计(科学):指数族,链接函数。广义线性模型的推断和参数估计;使用偏差分析进行模型选择。残差。突发事件表分析,逻辑回归,多叉回归,泊松回归,对数线性模型。多项式模型。过度分散和四边形可能性。应用于实验和观察数据。
4.MATH 423 应用回归 (3个学分)
数学与统计(科学):多元回归估计器及其属性。假设检验和置信区间。方差分析。预测和预测区间。模型诊断。模型选择。加权最小二乘法介绍。基本或然率表分析。Logistic和Poisson回归介绍。应用于实验和观察数据。
5.MATH 203 统计学原理1 (3 学分)
数学和统计(科学):统计数据的例子和使用图形手段来总结数据。自然科学和行为科学中出现的基本分布。显著性检验和置信区间的逻辑意义。在一个和两个样本环境中的显著性检验和置信区间(平均值、变异率和比例)。
6.MATH 314 高级微积分 (3个学分)
数学与统计(科学):作为矩阵的导数。链式规则。隐式函数。受限的最大值和最小值。雅各邦。多重积分。线和面积分.格林、斯托克斯和高斯的定理。傅里叶级数与应用.
7.COMP 451 机器学习基础 (3 学分) +
计算机科学(科学):介绍机器学习的计算、统计和数学基础。监督下的学习和无监督下的学习的算法。最大似然估计、神经网络和正则化。
8.MATH 524 非参数统计(4学分)
数学与统计(科学):2个样本问题的无分布程序:Wilcoxon秩和,Siegel-Tukey,Smirnov测试。移位模型:功率和估计。单一样本程序:Sign、Wilcoxon签名等级检验。非参数方差分析:Kruskal-Wallis, Friedman检验。关联:Spearman's rank correlation, Kendall's tau.拟合优度:Pearson's chi-square, likelihood ratio, Kolmogorov-Smirnov测试。使用的统计软件包。
9.MATH 540 生命精算数学 (4 学分)
数学与统计(科学):生命表和分布;死亡率的力量;人寿保险和年金合同(离散和连续情况)的保费、净保费和储备金估值;人寿保险和年金组合的现金流分析;资产负债管理;多重递减和状态模型的数字技术;总风险的组合估值。
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