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莫纳什大学ETC2420(统计思维)课程预习

作者：海马发布时间：2024-07-05 12:00:22

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。
莫纳什大学ETC2420(统计思维)课程预习

一、学习重点

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)。

二、学习成果

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。

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