澳洲墨尔本大学统计概率MAST20006课程辅导

该主题发展了理解统计推断所必需的概率理论。回顾了概率的性质，引入了随机变量，并通过常见的单变量概率模型开发和说明了它们的性质。介绍了随机变量联合行为的模型，以及条件概率和马尔可夫链。考虑用于获得随机变量的函数分布的方法以及用于获得随机变量之和的精确和近似分布的技术。这些方法将通过一些众所周知的对离散分布的正态近似以及通过获得一些常用统计信息的精确和近似分布来说明。

学习本课程后会得到的知识：

对概率，随机变量，概率分布和概率模型及其与统计推断的相关性有系统的了解；

能够根据实际应用制定标准概率模型并进行严格评估；

能够应用概率分布，矩生成函数，变量转换和条件期望的属性来分析常见的随机变量和概率模型；

能够使用计算机软件包在概率分析中执行代数和计算任务。

适用性技能：

解决问题的能力：处理不熟悉的问题并确定相关解决方案的能力；

分析能力：构造和表达逻辑论点并以抽象或广义术语工作以提高分析的清晰度和效率的能力；

协作能力：团队合作能力；

时间管理技巧：能够按时完成任务，同时平衡竞争承诺。

熟悉统计计算软件包。

先决条件和其中之一

MAST10009加速数学2

MAST10006微积分2

MAST10021微积分2：高级

MAST10019微积分扩展研究

和其中之一

MAST10007线性代数

MAST10022线性代数：高级

MAST10008加速数学1

MAST10010数据分析1

MAST10011实验设计与数据分析

MAST10018线性代数扩展研究

MAST10013面向高成就学生的UMEP数学