乔治敦大学数学课程难吗?

乔治敦大学数学课程难吗?是比较难的，大学老师在授课的时候并不会像高中一样带着大家反复练习，所以理解部分还是需要学生们自己学习。如果大家感觉有困难，可以联系海马课堂为大家进行课程辅导哦~

1.社会中的数学

该课程关注的是可以帮助解决冲突的数学方法，在不利或不确定的条件下做出决定，或从个人的偏好中提取社会选择。主题将从初级博弈论(军备竞赛、囚徒困境)、公平分割方案、偶然事件和风险的概率模型(彩票、扑克、人寿保险)、投票模型(投票悖论、建立联盟)和统计方法(民意调查、临床试验)中选择。数学方面的先决条件是代数、解析几何和高中所学的初级概率。本课程可用于完成学院的数学/科学要求。

2.微积分

这是三个学期的微积分课程(MATH-035, 036, and 137)的第一部分，适用于数学和科学专业。学生不需要对微积分有任何熟悉，但需要有良好的代数/预微积分准备。主题包括极限、导数、微分技术、导数的应用、黎曼积分、三角函数和反三角函数，以及对数和指数函数。

3.讲座实验

本课程将向学生介绍基本概念、逻辑和统计推理中涉及的问题，以及用于分析数据和评估研究的基本统计方法。涵盖的主要课题包括探索性数据分析方法，抽样和实验设计介绍，基本概率论和随机变量，以及包括简单线性回归的统计推理方法。本课程的目标是帮助学生发展评价研究设计、数据和结果的批判性方法，并发展在经验性研究中应用基本统计方法的技能。该课程的一个重要特点是使用统计软件来促进对重要统计思想的理解和数据分析的实施。

4.数据可视化和图形

有效的数据图形显示使浏览者能够一目了然地了解复杂数据集的结构。图形显示有许多目的，从最初的数据集探索到最终结果的展示。本课程介绍了如何使用统计软件包R来创建适当的和有启发性的数据视觉显示。将讨论使数据的可视化显示清晰、准确和强大的属性，并教授创建有效可视化的工具。此外，学生将学习一些最常见的滥用数据可视化的行为，以及如何识别(和纠正)误导性的数据显示。该课程有一个最后的项目部分，学生将需要展示和答辩他们的结果。课堂材料将伴随着使用统计软件的实践经验。

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