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ETC2420(统计思维)专业课程预习重点介绍大型数字数据世界的工具,包括业务分析、现代保险和风险评估的构建模块。采用计算方法来教授统计概念以及在存在不确定性的情况下的决策。涵盖的主题包括探索性数据分析、模拟和随机化方法、贝叶斯分析、决策和可信度理论以及模型评估。
1.数据收集与整理
课程首先关注如何有效地收集和整理数据。这一部分强调了数据质量的重要性,包括数据源的选择、采样方法、数据录入和清洗过程。学生将学习如何识别和处理常见的数据质量问题,例如缺失数据、异常值和数据误差,以确保后续分析的准确性和可靠性。
2.描述性统计分析
课程涵盖了描述性统计分析的基本概念和技术。学生将学习如何使用各种统计量(如均值、中位数、标准差等)来描述数据的集中趋势、离散程度和分布形状。通过实际案例和数据集,他们将学习如何绘制和解释常见的统计图表和图形,如直方图、箱线图和散点图,以有效地传达数据的特征和模式。
描述性统计分析不仅帮助学生理解单个变量的特征,还能够展示变量之间的关系和趋势。这为后续的推断性统计分析和模型建立奠定了坚实的基础。
3.概率与概率分布
课程的第三部分涉及概率理论及其在统计推断中的应用。学生将学习基本的概率概念,如事件、概率公式和条件概率,以及常见的概率分布,如正态分布、二项分布和泊松分布。他们将通过案例研究和实际问题解决来理解概率分布的应用场景,如在假设检验、置信区间估计和预测中的应用。
理解概率和概率分布是进行统计推断和建模的关键步骤,它们帮助学生量化不确定性,并做出基于数据的合理推断和决策。
4.统计推断与假设检验
最后,课程重点介绍统计推断的基本原理和方法。学生将学习如何从样本数据中推断总体参数,并通过假设检验来进行统计推断。课程将涵盖参数估计的方法(如点估计和区间估计)以及假设检验的基本步骤(如设定假设、选择检验统计量和判断决策)。
成功完成本单元后,学生应该能够:
1.描述数据的可变性
2.建立统计模型来支持决策和风险评估
3.使用随机化方法评估与参数估计、假设检验、预测和模型评估有关的不确定性
4.解释贝叶斯分析和可信度理论的基本概念,并能够在共轭设置中实现它们
5.解释频率论和贝叶斯框架之间的区别
6.通过可重复的报告来培养计算和沟通技能。
海马课堂专业课程预习
1.4000+严选硕博学霸师资。针对学生的薄弱科目和学校教学进度,匹配背景相符的导师。
2.根据学生情况进行1V1专属备课,上课时间灵活安排。
3.中英双语详细讲解课程中的考点、难点问题,并提供多方位的课前预习,辅助学生掌握全部课程知识,补足短板。
阅读原文:https://www.highmarktutor.com/news/21671_62.html
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