香港浸会大学统计学课程预习

课程目标与目的

香港浸会大学的统计学本科(B.Sc.)课程主要有几个目标。课程旨在为学生提供坚实的数学和统计学基础，帮助他们建立对数学应用的深刻理解。这不仅包括理论知识，还涉及实际应用能力。其次，课程提供广泛的应用数学和统计学教育，确保学生掌握处理不同领域数据的能力。计算机素养的整合也是课程的重要部分，因为计算机技术在解决数学和统计问题中起着不可或缺的作用。最后，课程培养学生解决本地社区及更广泛领域中的实际问题的积极性，教授如何制定适当的数学和统计模型来应对这些挑战。

必修科学课程

课程的必修科学课程包括：

SCIE1006 生活中的分子科学：这门课程将帮助学生理解化学在日常生活中的应用，提供必要的科学背景。

SCIE1007 大数据与智能技术：介绍数据科学和智能技术的基本概念，为统计学应用奠定基础。

在第一年，学生还需从以下五门选修课程中选择三门：

BIOL1005 生物学导论：提供生物学的基础知识，帮助学生理解生物数据分析。

CHEM1005 化学导论：介绍基本的化学原理，适合对化学数据有兴趣的学生。

COMP1005 计算机精要：课程内容包括计算机基本操作和编程基础，对于后续统计软件的使用尤为重要。

MATH1025 数学与统计学概论：数学和统计学的入门课程，数学与统计学作为主修的学生必修。

GEST1005 绿色能源与智能技术导论：涉及现代技术对环境和能源的影响，为相关统计应用提供背景知识。

专业核心课程

在完成第一年后，符合条件的学生可以选择数学与统计学作为主修。核心课程包括：

MATH1005 微积分 I 和 MATH2225 微积分 II：建立微积分的基础，为后续课程打下数学基础。

MATH2007 数学软件编程：学习数学建模和计算，掌握使用软件进行数据分析的技能。

MATH2205 多元微积分：拓展微积分知识，涉及多变量函数的分析。

MATH2206 概率与统计学：核心课程之一，学习概率理论和基本统计方法。

MATH2207 线性代数 I：介绍线性代数的基本概念，为统计分析中的矩阵运算奠定基础。

MATH2215 数学分析：深入分析函数的性质和行为，提升解决复杂数学问题的能力。

MATH2216 统计方法与理论：学习各种统计方法和理论，为数据分析提供工具。

MATH3205 运筹学 I 和 MATH3206 科学计算 I：解决优化和计算问题，应用于实际数据分析。

MATH3405 常微分方程 I：研究常微分方程的解法及其应用。

MATH3805 回归分析 和 MATH3806 多元统计方法：学习回归分析和多变量统计方法，处理复杂的数据集。

MATH4998 数学科学项目 I：进行综合性的数学项目研究，将学到的知识应用于实际问题。

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