新南威尔士大学UNSW 21T1 MATH5905能安排辅导吗？

　　随时可以安排。新南威尔士大学UNSW 21T1 MATH5905统计推断课程介绍了参数和非参数推理过程背后的主要思想和原则，同时讨论了频率理论和贝叶斯理论。课程还在决策理论框架内研究了估计、置信集构造和假设检验，并定义了有限样本最优性和渐近最优性。此外，计算密集型方法，如bootstrap等也都在MATH5905课程的讨论范围内。同学如果想立即开始补习这门课，直接联系我们就行，我们随时都能为同学安排辅导。

　　新南威尔士大学UNSW 21T1 MATH5905统计推断课程涵盖的主题包括：

　　1、作为决策理论问题的一般推理问题。

　　2、贝叶斯和极大极小决策规则。数据归纳和推理原理。

　　3、经典估计理论。寻找估计量方法。

　　4、信息和可能性。

　　5、费希尔信息矩阵。克莱姆-拉奥界限。一致最小方差无偏估计量。

　　6、可能性推断。估计统计泛函。估计量的渐近性质。

　　7、假设检验。尼曼-皮尔逊理论。

　　8、广义似然比检验。高阶渐近。

　　9、埃奇沃斯扩张。鞍点近似。拉普拉斯方法。

　　10、作为计算密集型方法的bootstrap。

　　结束课程辅导之后，同学应该能够：

　　1、展示统计推断是如何从概率论的基本原理中产生的。

　　2、理解推理的基本原则：充分性、可能性、辅助性、等方差。

　　3、理解有限样本和推断过程渐近效率的概念。

　　4、演示掌握参数和非参数delta方法、渐近正态性、Edgeworth展开式和鞍点方法。

　　5、估计关键群体参数，检验关于相关参数的假设并构建置信区域。

　　6、使用参数，非参数，贝叶斯和稳健推理。

　　7、通过计算机为最常见的推理过程和计算机密集型计算(如自举和稳健估计)生成输出。

　　同学可以通过和我们辅导老师的进一步交流和学习，深入理解新南威尔士大学UNSW 21T1 MATH5905统计推断课程涵盖的知识要点。