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年度统计2024-2025
表和图表表1。Total number students in each college ................................................................................... 1 Table 2.由政府，自然和其他奖学金资助的学生总数.......................................................................................................................................................................................................................................Total intake of student in the year 2024 ................................................................................. 3 Table 4.预计2025年和2026年的毕业生总数.........................................................................................................................................................................................................................Total number of staffs at Royal University of Bhutan .............................................................. 6 Table 6.Total number of Academic staff with qualification ................................................................... 7 Table 7.长期研究的员工总数（学术和行政和技术）................................................... 7表8。学术人员的资金来源清单........................................................................................................................................................................................................................................................................... 8表9。完成长期研究的学术人员总数。............................................... 9 Table 10.Total Academic staff on campus .........................................................................................10 Table 11.库RUB所提供的各种计划的列表................................................................................................................................................................................................................................................................... 11
MATH0062（算法交易的数学和统计数据）
该模块的第二部分是关于“随机控制”及其在算法交易中的应用。随机控制是数学优化的子场，其中代理希望随着时间的推移选择最佳动作，以在以某些随机过程为特征的随机环境中实现某个目标。财务中有许多应用程序可以作为随机控制问题提出。示例包括如何将大量股票出售的交易者设置为在每个时间点出售的股份数量，以最大化销售的销售情况（最佳执行问题），以及根据其风险返回的需求（投资组合优化问题），应根据其风险返回的需求将多少资本投资者随时间推移出现。
概率和统计中的讲座2024-25大师数学
统计概念，例如主成分分析，（经验）平均值或协方差（矩阵）是生活在线性空间中的数据和概率分布所固有的。几何统计旨在提供分析（可能）非线性空间（例如歧管）的数据的工具。由于公制的概念对于这个目标至关重要，Riemannian几何形状为理论提供了坚实的基础。在课程中，我们将引入必要的几何结果，为概率分布提供必需品，然后讨论统计中某些经典概念的“非线性”概括。该博览会将伴随着许多示例，并观察到申请。建议对歧管上的微积分或基本的微分几何形状熟悉。
清洁技术公司绩效统计
1包括种子，初创企业和早期投资。2包括扩张，增长和私募股权投资。3个示例投资包括太阳能，风，生物燃料和燃料电池制造。4个示例投资包括清洁发电项目的融资，管理，运营和所有权。5个示例投资包括智能电网，能源效率，能源管理，照明，能源存储和可持续移动性。6个示例投资包括废物和回收，水和废水，高级材料，环境服务，可持续农业解决方案和排放控制。来源：©2024 Cambridge Associates私人投资数据库。剑桥Associates LLC，保留所有权利。绩效包括1,701个投资，对690个资金的1,068家公司进行了投资，并反映了2000年至2021年的总交易水平收益。资金分布在美国风险投资（351个基金），非美国风险投资（96个基金），美国私人股权（87款资金），非美国私募股权（81个基金），私募股权能源（48个资金），亚属资本（7资金）（7资金）和基金结构（20资金）。
通过人工智能增强官方统计数据
在意大利，这些问题尤其重要，因为它们构成了 BES（公平和可持续福祉）指标的基础，而这些指标是政府经济和财政规划文件（Istat，2024）的基础。值得注意的是，这些指标中很大一部分基于调查数据，如果不解决不完整或缺失的答复，这些数据很容易不准确和不可靠。人工智能的应用，特别是机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)，为解决调查中缺失数据的问题提供了一种有希望的解决方案。可以采用此类方法来预测和估算缺失值，从而提高统计数据集的整体质量。传统技术（例如平均值或中位数估算）经常会引入偏差，而基于人工智能的方法可以促进更精确和公正的估计。可以使用多种机器学习和深度学习模型来估算健康和环境统计数据中的缺失数据。
Maria-Pia Victoria-Feser – 统计学教授
研究 我的主要研究兴趣是统计方法及其在不同领域的应用。我首先开发了稳健的估计和推断方法，以应用于经济学（福利分析、风险分析）和心理学（心理测量）。我还对计算统计学感兴趣，并开发了复杂模型（潜在依赖结构、缺失数据）、时间序列（信号处理）和高维模型选择的估计方法。我的出版物通常与以前的博士生或其他大学的学术研究人员和/或方法统计领域之外的研究人员合作撰写。我总共发表了 8 本书的章节、5 本论文集、1 本书和 40 篇同行评议期刊文章（30 篇在 Scimago 期刊排名中排名第一），其中 11 篇发表在统计学的四种主流期刊之一，2 篇发表在经济学的五种主流期刊之一。
MSC统计 - 春季时间表2024-25
模块：MATH60139-空间统计； MATH70139-空间统计工作人员：Sykulski，Adam M房间：HXLY 414-数学学习中心； Hxly 414a; Hxly 414b; HXLY 414C
