新南威尔士大学MATHU1的课程可以辅导吗

课程辅导内容

MATH1081 离散数学

本课程旨在提高学生的研究、探究及分析思维能力，并为学生提供数学语言及技巧，以解答许多看似无关的问题。课程内容包括离散数学的五大支柱：集合论、数论、证明与逻辑、组合学及图论，为高等数学和计算机科学打下坚实基础。

MATH1141 高等数学1A

本课程在高中微积分的基础上，为STEM学科学生提供进一步学习数学的坚实基础。

MATH1241 高等数学1B

微积分部分包括偏导数与多变量链式法则、积分方法及应用、常微分方程、数列与泰勒级数等;线性代数部分介绍抽象线性代数、向量空间及线性变换、特征值与特征向量。此外，课程还涉及概率分布。

MATH2111 高等多变量微积分

本课程为跨学科的二年级核心课程，将一元微积分理论扩展至多变量函数或映射，奠定纯数学、应用数学、物理学、经济学等课程的基础。

MATH2601 高等线性代数

课程从复习并扩展向量空间、线性变换及基与维数开始，涵盖实数和复数内积、正交化、QR分解、酉变换、自伴和正规变换等。进一步学习特征值与特征向量、对角化与约当标准型以及矩阵函数。

MATH2901 高等统计理论

作为统计学专业的入门课程，本课程是大多数高级统计课程的先修课，将从数学视角介绍统计基础。内容包括随机变量、单变量和双变量分布、随机变量转换、随机变量收敛、抽样分布和中心极限定理，以及估计和推断(包括矩估计、似然估计、区间估计和假设检验)。

MATH2931 高等线性模型

本课程适合数据科学和统计学专业学生，涵盖线性回归计算与推断、数据挖掘和计算统计中的现代模型/特征选择方法。

MATH3821 统计建模与计算

研讨会内容包括线性模型、广义线性模型、贝叶斯线性模型、非参数回归、密度估计与带宽选择、蒙特卡罗模拟、Bootstrap方法和马尔可夫链蒙特卡罗法。

MATH3901 高等概率与随机过程

这是概率论和随机过程的高级课程，适合数学、统计学和数据科学专业学生。课程内容包括概率和随机变量的严格定义;随机变量的收敛;泊松过程和维纳过程;伊藤积分等。

MATH3911 高等统计推断

本课程介绍统计推断，包括主要的参数和非参数方法，涵盖一致最小方差估计、Cramer-Rao不等式、Lehmann-Scheffe定理、单调似然比分布及最优无偏检验、广义似然比检验、精确和大样本检验、贝叶斯估计、区间估计、假设检验、稳健性和Bootstrap抽样、顺序统计量、拟合优度、列联表、基于秩的统计推断等。

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