本课程的主要重点是应用而不是方法论严格。因此,数学的使用将仅限于基础级别。但是,预计学生在统计和/或计量经济学方面具有强大的背景。特别是,本课程将假定参与者使用t检验对统计推断有了解,并且具有解释多个线性回归结果的先前经验。我们将在课程中简要审查这些主题。
12.1统计推断331 12.2取样分布332 12.3估计 - 人口的推理339 12.4人口的固定间隔平均平均值340 12.5人口百分比的固定间隔347 12.6独立样本平均值350 12.7的差异350 12.7次数35 35 353 12.9.9结论361 12.10问题363
CM 2510 现代人工智能方法 C 2 1 2.5 IN 2311 操作系统 C 2 1 2.5 IN 2211 面向对象分析与设计 C 2 1 2.5 IN 2201 软件工程 C 2 1 2.5 IN 2101 面向对象编程 C 2 2 3 IS 1101 管理学原理 C 2 1 2.5 CM 2900 基于行业的人工智能软件项目 C 3 第 2 级 - 第二学期 CM 2420 统计推断 C 2 2 3 CM 2320 数学方法 C 2 1 2.5
co1应用与统计推断有关的概念,例如随机抽样和采样分布。CO2根据样本估算分布的参数,并进行假设检验,回归分析,相关性和方差分析。 CO3应用数学和统计数据的全面知识来解决静态概率,动态概率的问题。 CO4使用随机过程的知识,提出现实生活中的问题并确定长期概率。 co5基于毒物过程,估计排队系统统计推断的各种性能度量:随机抽样,抽样分布,参数估计和假设检验,回归,相关性和方差的相关性和分析 - 示例 - 示例。 静态概率,动态概率。 状态分类,马尔可夫过程的链。 马尔可夫系统的稳定性,限制行为,随机步行。 泊松过程:假设和衍生,相关分布,出生和死亡过程。 排队系统,一般概念,M/M/1模型和M/M/S,稳态行为,瞬态行为。 参考:1。 Hogg&Craig(1975),“数学统计概论”,第4THEDN。,MACMILLAN,2。 J.Medhi,“随机过程”。 3。 A. Papoulis和S.U. Pillai,概率,随机变量和随机过程,CO2根据样本估算分布的参数,并进行假设检验,回归分析,相关性和方差分析。CO3应用数学和统计数据的全面知识来解决静态概率,动态概率的问题。CO4使用随机过程的知识,提出现实生活中的问题并确定长期概率。co5基于毒物过程,估计排队系统统计推断的各种性能度量:随机抽样,抽样分布,参数估计和假设检验,回归,相关性和方差的相关性和分析 - 示例 - 示例。静态概率,动态概率。状态分类,马尔可夫过程的链。马尔可夫系统的稳定性,限制行为,随机步行。泊松过程:假设和衍生,相关分布,出生和死亡过程。排队系统,一般概念,M/M/1模型和M/M/S,稳态行为,瞬态行为。参考:1。Hogg&Craig(1975),“数学统计概论”,第4THEDN。,MACMILLAN,2。 J.Medhi,“随机过程”。 3。 A. Papoulis和S.U. Pillai,概率,随机变量和随机过程,Hogg&Craig(1975),“数学统计概论”,第4THEDN。,MACMILLAN,2。J.Medhi,“随机过程”。3。A. Papoulis和S.U. Pillai,概率,随机变量和随机过程,A. Papoulis和S.U.Pillai,概率,随机变量和随机过程,
1.1.数据分析的数据结构和算法1.2。学习理论、数据挖掘和高维数据可视化1.3。统计推断、建模和统计计算。信息技术方向的学生通过必修或选修课程1.4进行专业化。数据科学的工业和创业方面。信息技术方向的学生通过选项 1.5 数据安全专注于软件、硬件或加密方面。 1.6 计算机系统,包括分布式计算、嵌入式计算、网络和安全(选修课)。 1.7 数值方法与优化,包括约束规划、运筹学、识别和应用数学(选修课)
课程描述:本课程是针对要研究经济学,金融,会计,营销和管理科学的学生的定量方法的严格介绍。示例是从这些领域绘制的。所涵盖的主题包括概率分布,统计推断,多个线性回归,逻辑回归,优化和机器学习。本课程重点介绍了用数据集说明概念的应用程序。统计编程语言R,已完全集成到课程中。学生可以将以下课程计入学位或证书,但不超过一个:MGMT E-104,Stat E-100,Stat E-101(以前提供),STAT E-102或Stat E-104。