多伦多大学应用统计学课程辅导

统计方法在几乎所有科学、医学、工程、商业、政治、心理学、法律和环境等领域都有应用。一位从业统计学家参与各种项目：测试新疫苗的有效性、参与人类基因组计划、预测股票收益、检查电视广告的有效性、预测选举结果等。

如今，我们被来自定量研究的信息所淹没，这些信息都是通过统计方法生成的。虽然其中大部分信息是可靠的，但也有一些是不可靠的。了解应用统计学将使您成为媒体呈现数字的严格消费者。统计学的基础知识应该是每个人教育中不可或缺的一部分。

为此，不少留学生选择了海马课堂留学生课程辅导，来帮助自己渡过学业难关。

课程辅导内容

STA107H5 • 概率与建模导论

概率理论导论，重点介绍离散概率模型的构建及其应用。学完本课程后，预期学生能够理解随机性概念及其数学表达的各个方面。课程内容包括随机变量、维恩图、离散概率分布、期望和方差、独立性、条件概率等，以及队列等应用。

STA218H5 • 管理统计学

让学生了解管理者在从数字数据中提取信息以及在不确定条件下理解决策的形式原则所需的统计原理。包括描述统计学、初等概率、期望值、抽样分布、点估计和区间估计、正态分布和二项分布数据的假设检验，以及多元回归分析。

STA220H5 • 统计实践 I

一门统计概念与方法的入门课程，重点强调单变量和双变量数据的探索性数据分析、抽样和实验设计、基本概率模型、一样本和比较两样本研究中的估计和假设检验。使用统计计算软件包，但不假设先前的计算经验。

STA221H5 • 统计实践 II

一种STA220H5的续集，着重介绍了主要的数据分析方法，例如单因素和多因素设计的方差分析，回归模型，分类和非参数方法。

STA246H5 • 计算概率与统计学

本课程涵盖了概率及其在统计和计算建模中的作用。主题包括累积、质量和分布函数、随机变量、期望、极限结果、正态分布等方面的经典和计算视角。计算方面的主题包括生成和抽样随机数、组合对象以及用于模拟和统计分析的概率函数。附加技术包括重抽样、假设检验、模型拟合和交叉验证。

STA256H5 • 概率与统计学 I

这门课程涵盖了概率及其在统计建模中的作用。主题包括概率分布、期望、离散和连续随机变量和向量、分布函数、随机变量函数的分布、极限定理、中心极限定理。

STA258H5 • 应用概率统计学

一项统计方法学调查，重点关注数据分析与概率理论之间的关系。涵盖的主题包括描述统计、极限定理、抽样分布、点估计和区间估计、假设检验、列联表和计数数据。将使用统计计算机软件包。

STA260H5 • 概率与统计学 II

介绍了当前的统计理论和方法。主题包括：抽样分布、点估计、置信区间、检验(Neyman-Pearson定理、最有力检验、似然比检验)、无偏性、一致性、充分性、完全统计量和指数族;费舍尔信息和克拉美罗不等式;简单线性模型。

STA302H5 • 回归分析

多元回归模型的最小二乘法分析;最小二乘法分析的统计性质，包括误差的估计;残差和回归平方和;在观测值正态性下的分布理论;置信区间和置信区间;正态性检验;方差稳定变换，多重共线性，变量搜索方法。

STA304H5 • 调查、抽样和观测数据

抽样调查是一种广泛应用的技术，可以以相对较小的成本获取关于大规模人口的信息。只有概率样本能够从数据本身提供估计量和抽样误差的度量。除了抽样误差外，非抽样误差(拒绝、不在家、谎言、不准确等)总是存在，并且可能产生严重的偏倚。该课程涵盖了：调查设计、偏差来源、随机响应调查。抽样技术;分层、聚类、不等概率选择。抽样推断，人口平均值和方差的估计，比例估计，观察数据;相关性与因果关系，缺失数据，偏差来源。

STA305H5 • 实验设计

本课程涵盖了实验设计与分析的相关主题。所涉及的主题包括方差分析、随机化、混杂、区组设计、因子设计、正交多项式和响应曲面方法。应用领域包括农业实验、实验室实验以及工业实验，包括质量控制技术。

STA312H5 • 统计学专题：应用统计建模

介绍到当前统计学领域的研究课题。课程内容每年可能会有所不同。将使用计算机软件包。该课程的联系时间每年可能会有所变化，包括联系类型(L，T)

STA313H5 • 统计学专题：统计模型应用

介绍当前统计学领域的研究兴趣话题。每年的内容都会有所不同。课程使用计算机软件包。该课程的联系时间可能会因每年的联系类型(L、T)而有所变化

STA314H5 • 统计学习导论

本课程深入介绍了监督统计学习的基本思想，重点关注回归，并简要介绍分类。涵盖的方法包括多元线性回归及其扩展、k-nn回归、变量选择和正则化(通过AIC、BIC、Ridge和Lasso惩罚项)、非参数方法，包括基扩展、局部回归和样条、广义加性模型、基于树的方法、装袋、提升和随机森林。内容将从统计角度讨论，重点放在不确定性量化和数据中随机性对任何学习过程结果的影响上。将详细讨论交叉验证、样本分割和重抽样方法背后的主要统计思想。在整个课程中，将使用R作为软件工具，并在开篇进行简要介绍。

STA315H5 • 高级统计学习

该课程的第二部分将专注于分类问题中的基本思想，包括判别分析和支持向量机，以及无监督学习技术，如聚类、主成分分析、独立成分分析和多维尺度分析。课程还将涵盖现代统计学在“大数据”领域的应用。将介绍高维问题，当 p >> n 和 n >> p 时的情况。此外，学生将分组进行统计机器学习的数据分析项目，并在课堂上展示他们的发现。这将为他们未来在工业界或学术界的职业做好准备。

STA348H5 • 随机过程导论

离散马尔可夫链具有有限状态数，随机游动，单服务器队列，连续时间马尔可夫链，泊松过程，分支过程，出生和死亡过程，M/M/n队列，蒙特卡罗模拟可能被介绍。

STA360H5 • 贝叶斯统计学导论

从贝叶斯角度全面介绍统计学的课程。涵盖的方法包括：概率规则，包括联合、边缘和条件概率;离散和连续随机变量;贝叶斯推断用于均值和比例;简单线性回归模型的贝叶斯分析;(时间允许的话)对数值方法的简要介绍，如吉布斯抽样器。在整个课程中，将使用 R 软件，并在开头进行简要介绍。

STA380H5 • 计算统计学

计算方法在现代统计学和机器学习中发挥着核心作用。本课程旨在概述在统计学中有用的一些计算技术。主题包括生成随机变量的方法，蒙特卡洛积分和方差缩减，推理中的蒙特卡洛方法，自举和杰克刀方法，重新抽样应用，置换检验，概率密度估计以及优化。

STA413H5 • 估计与检验

本课程涵盖了概率论和数理统计学的高级主题。具体内容包括概率收敛、分布收敛、以及概率一收敛、充分性、完备性、Rao-Blackwell定理和Lehmann-Sheffe定理以及渐近性等内容。

STA431H5 • 结构方程模型

随机向量和矩阵，带测量误差的单变量和多变量回归，潜变量，模型识别，LISREL模型，路径分析，验证因子分析，纵向数据分析，正态模型的稳健性。将使用统计计算软件包。

STA437H5 • 应用多元统计学

多元数据分析的实用技术;数据降维的基本方法，包括底层分布理论介绍;多元均值和方差的基本估计与假设检验;回归系数;主成分和部分多重与规范相关;多元方差分析;重复测量的概要分析和曲线拟合;分类和线性判别函数。将大量使用统计计算软件包。

STA441H5 • 数据分析

数据分析词汇、统计显著性检验、研究设计原理、统计方法的应用，如多元回归、因子方差分析、混合线性模型、多元方差分析、重复测量、逻辑回归、广义线性模型、置换检验和自举法。

STA457H5 • 应用时间序列分析

该课程发展了时间序列统计分析的理论和方法学。这些方法可以广泛地归为基于相关性的时域方法(Box-Jenkins)，或者基于将序列分解为周期的频域方法(Fourier)。该课程将这两种方法发展到可以使用标准统计软件应用的程度。课程讨论了模型识别、估计和预测。并且使用社会科学和自然科学中的应用案例进行说明。

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