澳洲数理统计方法MAST90105Methods of Mathematical Statistics课程介绍

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数理统计方法

MAST90105

Methods of Mathematical Statistics

学习目标

课程内容：

这门课程介绍了概率和现代统计推断的理论基础。回顾了概率的性质，介绍了一元和多元随机变量，并探索了其性质。证明了许多常用的统计程序是作为一个通用理论的应用而产生的。课程发展了经典统计方法和贝叶斯统计方法。讨论了基本的统计概念，例如最大似然、充分性、无偏估计、置信区间、假设检验和显著性水平。计算机软件将用于数值和理论计算。

学习成果：

完成本课程后，学生应该能够：

1、发展对概率、随机变量、概率分布和概率模型及其与统计推断的相关性的系统理解；

2、从现实世界的应用中制定标准概率模型，并对其进行批判性评估；

3、应用概率分布、矩母函数、变量变换和条件期望的性质来分析常见的随机变量和概率模型；

4、使用计算机软件完成概率分析中的代数和计算任务；

5、熟悉估计和假设检验的基本概念；

6、使用统计计算软件执行许多标准的统计程序；

7、通过估计和测试关于模型参数的假设，培养使概率模型符合数据的能力。

课程评估：

1、四次书面作业，总计不超过100页，定期提交，20%。

2、考试，3小时，第7周，35%。

3、计算机实验室测试，45分钟，教学期结束，10%。

4、期末考试，3小时，35%。

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