數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)課程專門為具有數(shù)學(xué)能力的學(xué)生而設(shè)計(jì)，他們對(duì)解決受現(xiàn)代科學(xué)、技術(shù)、調(diào)查抽樣、商業(yè)、醫(yī)學(xué)、工業(yè)、政府和許多其他領(lǐng)域啟發(fā)的涉及風(fēng)險(xiǎn)和不確定性的數(shù)學(xué)問(wèn)題感興趣。如果你在假期彎道超車，那么你可以報(bào)名海馬課堂的專業(yè)課程預(yù)習(xí)，構(gòu)建數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)框架，讓自己理解得更為透徹。

一、課程結(jié)構(gòu)

課程設(shè)置遵循的原則是，隨著學(xué)位的進(jìn)展，模塊選擇變得越來(lái)越靈活。除此之外，您還可以選擇“超負(fù)荷”學(xué)習(xí)范圍更廣的模塊(例如外語(yǔ))中的其他選項(xiàng)。

第一年

一年級(jí)的必修模塊介紹了統(tǒng)計(jì)學(xué)背后的數(shù)學(xué)思想。還有數(shù)學(xué)及其他學(xué)科的大量附加選項(xiàng)。

第二年

在第二年，統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)得到進(jìn)一步發(fā)展，并且同樣有許多可選模塊。在第二年結(jié)束時(shí)，您可以選擇 3 年制 MathStat 學(xué)位和(假設(shè)您的平均成績(jī)至少為 60%)4 年制 MMathStat。

最后一年

MathStat： MathStat 的第三年(最后一年)沒(méi)有必修模塊，但您必須至少學(xué)習(xí)四個(gè)統(tǒng)計(jì)模塊。

MMathStat： MMathStat 的第三年包括高級(jí)概率和統(tǒng)計(jì)建模的必修模塊以及許多可選模塊?？偟膩?lái)說(shuō)，你必須至少修讀五個(gè)統(tǒng)計(jì)模塊和至少兩個(gè)數(shù)學(xué)模塊。MMathStat 的第四年(最后一年)提供許多統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)和其他領(lǐng)域的模塊，你還可以從統(tǒng)計(jì)學(xué)的某個(gè)領(lǐng)域選擇一個(gè)碩士級(jí)論文主題。

二、課程學(xué)習(xí)重點(diǎn)

1.基礎(chǔ)數(shù)學(xué)技能

基礎(chǔ)數(shù)學(xué)技能包括代數(shù)、幾何和微積分。代數(shù)部分涵蓋方程求解和函數(shù)圖像，幾何涉及平面和空間形狀的性質(zhì)和關(guān)系，微積分則包括導(dǎo)數(shù)和積分，用于分析變化和累積量。這些基本技能是理解更復(fù)雜數(shù)學(xué)概念的基石。

2.概率論

概率論是統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)，研究隨機(jī)現(xiàn)象的規(guī)律。關(guān)鍵概念包括隨機(jī)變量、概率分布、期望值和方差。掌握這些概念有助于理解數(shù)據(jù)的不確定性和變異性，并為推斷統(tǒng)計(jì)量提供理論支持。

3.統(tǒng)計(jì)推斷

統(tǒng)計(jì)推斷涉及從樣本數(shù)據(jù)推斷總體特征。重點(diǎn)內(nèi)容包括點(diǎn)估計(jì)、區(qū)間估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。這些方法幫助學(xué)者和專業(yè)人士從有限的樣本數(shù)據(jù)中做出合理的結(jié)論，并衡量結(jié)論的不確定性。

4.回歸分析

回歸分析用于探索和量化變量之間的關(guān)系。線性回歸是最基本的形式，主要用于預(yù)測(cè)和解釋兩個(gè)變量間的線性關(guān)系。多元回歸分析則擴(kuò)展到多個(gè)預(yù)測(cè)變量，適用于更復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。

5.時(shí)間序列分析

時(shí)間序列分析專注于有時(shí)間序列結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。主要方法包括平穩(wěn)性檢驗(yàn)、自相關(guān)函數(shù)和移動(dòng)平均模型。時(shí)間序列分析廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)、金融和氣象等領(lǐng)域，以預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)和模式。

6.數(shù)學(xué)建模

數(shù)學(xué)建模是將實(shí)際問(wèn)題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問(wèn)題并求解的過(guò)程。建模步驟包括假設(shè)設(shè)立、方程建立和結(jié)果解釋。有效的數(shù)學(xué)建模能夠簡(jiǎn)化復(fù)雜系統(tǒng)，提供決策支持和策略優(yōu)化。

7.數(shù)據(jù)分析軟件

掌握常用的數(shù)據(jù)分析軟件，如R、Python和SPSS，對(duì)于統(tǒng)計(jì)分析的實(shí)施至關(guān)重要。這些工具提供豐富的函數(shù)庫(kù)和數(shù)據(jù)處理能力，能夠有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、分析和可視化，提升分析效率和準(zhǔn)確性。

8.高級(jí)統(tǒng)計(jì)方法

高級(jí)統(tǒng)計(jì)方法包括多元統(tǒng)計(jì)分析、非參數(shù)統(tǒng)計(jì)和貝葉斯統(tǒng)計(jì)。這些方法適用于特定條件下的數(shù)據(jù)分析需求，提供比傳統(tǒng)方法更靈活和強(qiáng)大的分析工具，幫助深入理解復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和關(guān)系。

海馬課堂專業(yè)課程預(yù)習(xí)

1.4000+嚴(yán)選碩博學(xué)霸師資。針對(duì)學(xué)生的薄弱科目和學(xué)校教學(xué)進(jìn)度，匹配背景相符的導(dǎo)師。

2.根據(jù)學(xué)生情況進(jìn)行1V1專屬備課，上課時(shí)間靈活安排。

3.中英雙語(yǔ)詳細(xì)講解課程中的考點(diǎn)、難點(diǎn)問(wèn)題，并提供多方位的課前預(yù)習(xí)，輔助學(xué)生掌握全部課程知識(shí)，補(bǔ)足短板。