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统计学课程主要围绕四个核心目标展开:
1.理解统计概念和术语:例如“抽样分布”“置信区间”“假设检验”等。这些是建立整个统计推理框架的基础,对数学逻辑要求高,很多学生容易混淆这些概念。
2.比较估计和检验方法的统计特性:这涉及对不同统计方法在准确性、偏差、方差等维度上的分析,有一定推导和数学计算难度。
3.在单样本与双样本情境下进行推断分析:包括t检验、卡方检验等,需要学生掌握不同场景下的选择方法和公式。
4.使用R语言进行数据分析与可视化:这是本课程最大的技术门槛之一。R语言不仅语法与其他编程语言不同,还涉及很多统计库、数据处理函数,让不少同学摸不着头脑。
小测验(10%):主要考查基础概念和计算技巧,建议每次课后及时复习。
期末考试(80%):这是最重要的一部分,覆盖整学期内容。考试中计算类题目较多,必须熟练掌握公式推导过程和解题步骤,特别是置信区间计算和假设检验的拒绝域判断。
报告(10%):通过撰写数据分析报告,展示对统计学在实际问题中应用的理解能力,这一部分通常需要借助R语言完成。
基础编程:基本语法和数据类型;控制结构;函数和函数参数;错误处理和调试技术
数据结构和操作:向量、矩阵和数据框的操作;数据合并、连接和reshape;数据清洁和预处理;数据可视化
统计分析:描述性统计;推断统计;linerregression和generalized linear models;时间序列分析和预测
机器学习:监督学习(例如线性回归、决策树、随机森林);非监督学习(例如k-Means聚类、层次聚类);神经网络和深度学习;模型评估和选择
数据可视化:Base R图形;ggplot2库;Shiny应用程序 untuk互动可视化
数据操作和清洁:dplyr库,数据操作(例如过滤、分组、汇总);tidyr库对于数据变换(例如pivotTable、melt);readr和writer库对于读写数据文件
阅读原文:https://www.highmarktutor.com/news/28697_61.html
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