随着数字革命, 世界正变得越来越量化, 统计领域在促进我们对自然的理解方面已经变得至关重要, 政治和社会科学,以及医学和公共卫生. 统计数据也是工业决策的重要组成部分, 业务, 政府, 也是新兴的数据科学领域的核心.
关于统计集中领域
作为一名在新博网页学习统计学的学生, 您将发展统计推理技能,并在分析和建模来自许多不同来源的数据时应用它们. 您将学习古典和现代统计技术, 以及这些方法背后的理论基础. 同时, 您将获得处理数据和实现这些过程所需的计算技能. 最后, 您将学习如何有效地沟通和报告统计结果, 同时在课堂上完成个人和团队项目.
特色课程
斯坦3275年
线性模型
本课程将主要关注线性模型的许多实践和理论方面, 它们的扩展(e).g. 多项式回归,相互作用)和广义线性模型(e.g. 逻辑回归和泊松回归). 线性模型是处理数据最普遍的工具之一, 这是统计学家技能的重要组成部分. 在涵盖线性模型的所有主要实践基础之上, 本课程将强调通过推导数学性质和能够为各种统计模型制定建模方程来发展学生的定量成熟度. 最后, 课程将始终伴随着R统计软件的编码实践, 包括一些课堂上的编程实验室.
最近的课程
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- 处理数据1
- 数据处理II
- 统计学概论
- 线性模型
- R代表数据科学
- 统计学习
- 经济与社会科学统计学
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