英国利兹大学Statistical Modelling统计建模辅导

有老师可以辅导Statistical Modelling统计建模的课程。

学习是讲究学习方法的，很多同学都是感觉学习一直处于原地蒙的状态，找不到适合自己的学习方法。copy学长的学习思路，有觉得自己不仅没学会，还更蒙了~其实就是学习方法的重要性。

课程概要

统计模型是关于建立一种试图解释在随机变化存在时测量是如何相关的模型。在本课程中，我们对给定一个或多个解释变量的值的响应变量的平均值建模感兴趣。在本课程中，我们考虑受正态分布变化影响的线性模型。我们将研究各种估计模型参数的不同方法，看看如何检查我们拟合的模型是否足够，并讨论如何解释这些模型。在整个课程中，使用R统计计算包解决和说明了许多实际示例。

完成该课程后，学生应该能够:

A)用正态分布构造其他概率分布;

B)使用替代方法估计一个统计模型中的参数，并在简单的情况下推导估计量的分布;

C)构造各种线性模型并选择合适的模型来分析给定的数据集;

D)能够使用线性模型对真实数据进行分析和解释;

E)评估是否满足线性建模假设;

F)使用子假设来确定哪些治疗组不同;

G)使用统计软件包进行数据分析。

教学大纲

1. 随机变量-密度函数，期望，方差，协方差;正态分布与卡方分布和F分布的关系。

2. 简单线性回归-矩阵公式;最小二乘最大似然矩法参数估计假设测试;置信区间和预测区间。

3.单向和双向固定效应方差分析;最小二乘、最大似然和矩量法参数估计残差在诊断地块中的应用。

4. 单向随机效应模型。

5. 事后测试-正交对比;多重比较。

英国利兹大学Statistical Modelling统计建模的课程内容就简单说到这里，其实更重要的是同学可以找到适合自己的学习方法，学会学习才重要。