澳洲计算统计与数据科学MAST90083Computational Statistics & Data Science课程介绍

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计算统计与数据科学

MAST90083

Computational Statistics & Data Science

学习目标

课程内容：

在现代统计研究和数据科学应用中，计算技术和数据挖掘方法是不可或缺的，其中经常涉及“大数据”问题。本课程将介绍计算统计学和数据科学中大量最新开发的方法和应用，这些方法和应用可扩展到大型数据集和高性能计算。课程引入的数据挖掘方法涉及：一般模型诊断和评估方法、核和局部多项式非参数回归、基扩展和非参数样条回归、广义加法模型、分类和回归树、前向阶段和梯度推进模型。课程将详细解释数据科学中使用的重要统计计算算法和方法。这些方法涉及bootstrap重采样和推断、交叉验证、EM算法和Louis方法，以及马尔可夫链蒙特卡罗方法，涵盖自适应拒绝和挤压采样、顺序重要性采样、切片采样、Gibbs采样器和Metropolis-Hastings算法。

学习成果：

完成本课程后，学生应该能够：

1、解释理论和计算在现代统计学和数据科学中的作用，及其在应用中如何实现；

2、在统计学和数据科学中应用非参数和蒙特卡罗方法；

3、发展关键知识，以继续在本学科和相关领域的进一步研究，或做好作为应用统计学家或数据科学家的工作准备。

课程评估：

1、三份书面作业，总共60页(每份书面作业大约占15%)。

2、期末考试，3小时，55%。

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