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發(fā)布時(shí)間：2023-10-12 09:57
統(tǒng)計(jì)學(xué)廣泛應(yīng)用于科學(xué)、社會科學(xué)、金融和商業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域，是評估各類數(shù)據(jù)證據(jù)可靠性的主要范式。統(tǒng)計(jì)學(xué)研究理論、計(jì)算和應(yīng)用統(tǒng)計(jì)以及概率論。學(xué)生將所學(xué)方法應(yīng)用于各種應(yīng)用中。學(xué)生將學(xué)習(xí)不確定性量化、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、概率建模以及統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的最新技術(shù)。學(xué)好統(tǒng)計(jì)學(xué)課程并不容易，學(xué)生是否需要進(jìn)行補(bǔ)習(xí)，主要看自己的學(xué)習(xí)目標(biāo)以及課程具體難度。本文將對悉尼大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)課程進(jìn)行簡單介紹。
1.展示概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)基本原理的廣泛而連貫的知識體系，包括不確定性和統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)下的決策原理。
2.展現(xiàn)出對統(tǒng)計(jì)推理和推理方法、統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)框架和常見統(tǒng)計(jì)程序的深入而全面的了解。
3.在學(xué)科背景下提出統(tǒng)計(jì)問題，并確定和應(yīng)用適當(dāng)?shù)募夹g(shù)和統(tǒng)計(jì)推理來準(zhǔn)備和分析數(shù)據(jù)。
4.使用圖形方法和可視化工具以描述性、解釋性和探索性方式分析數(shù)據(jù)。
5.通過獨(dú)立采購、整理和綜合適當(dāng)?shù)馁Y源來擴(kuò)展他們對統(tǒng)計(jì)概念的理解，從而確定并解決他們在統(tǒng)計(jì)知識和技能方面的差距。
6.使用各種模型向不同受眾傳達(dá)統(tǒng)計(jì)概念、方法和結(jié)果，包括促進(jìn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。
7.使用計(jì)算機(jī)資源和統(tǒng)計(jì)編程語言來解決廣泛的統(tǒng)計(jì)問題。
8.使用統(tǒng)計(jì)原理構(gòu)建穩(wěn)健的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。
統(tǒng)計(jì)學(xué)作為一個(gè)概念，其本質(zhì)是提供實(shí)用的解釋，利用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)來回答因希望了解數(shù)據(jù)集不同組成部分之間的關(guān)系而產(chǎn)生的問題。統(tǒng)計(jì)學(xué)主要使用代數(shù)等基礎(chǔ)數(shù)學(xué)來解決問題，以了解不同相關(guān)變量之間關(guān)系的重要性。人們在日常生活中會接觸到概率等統(tǒng)計(jì)概念，但接觸到這些概念并不意味著他們理解了這些概念，也不意味著他們能夠正確地解釋這些概念。統(tǒng)計(jì)等科目會教授這些知識，一旦學(xué)生學(xué)會了如何處理特定問題，數(shù)學(xué)計(jì)算和分析本身就會變得非常簡單。
人們發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)如此困難的一些原因始于公式本身。這些公式看起來很復(fù)雜，包含其他重要的統(tǒng)計(jì)概念，而且只能應(yīng)用于特定的情況。因此，讓學(xué)生知道在特定情況下使用哪個(gè)公式非常重要，這可能很難識別，但一旦明確了這一點(diǎn)，求解公式的過程實(shí)際上只需寫下數(shù)字并使用簡單的代數(shù)即可。此外，大多數(shù)統(tǒng)計(jì)函數(shù)都可以用圖形計(jì)算器來完成，只需很少的算術(shù)和函數(shù)知識就能得到正確的分析結(jié)果。SoFlo 教師可以幫助學(xué)生理解這些復(fù)雜的公式。
統(tǒng)計(jì)學(xué)之所以被認(rèn)為是復(fù)雜的，還因?yàn)樗慕虒W(xué)往往缺乏情境;概念似乎是憑空而來，而不是基于真實(shí)的生活場景，而這正是統(tǒng)計(jì)學(xué)的真正基礎(chǔ)。 學(xué)習(xí)如何正確使用統(tǒng)計(jì)學(xué)的唯一方法就是在應(yīng)用中使用它，并理解分析結(jié)果在該情境中的含義。
1. 探索基本概念
開始學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法是探索該領(lǐng)域的基本概念。這些概念包括
描述性統(tǒng)計(jì)：描述性統(tǒng)計(jì)是對一組相似信息中的相似特征或趨勢進(jìn)行總結(jié)的統(tǒng)計(jì)。這個(gè)術(shù)語的復(fù)數(shù)描述了分析這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)并將其用于特定目的的過程。
概率分布。這種方法有助于數(shù)據(jù)科學(xué)家利用數(shù)學(xué)變量和常數(shù)確定最有可能出現(xiàn)的結(jié)果。
假設(shè)檢驗(yàn)：在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，科學(xué)家通常會提出假設(shè)，即對一組數(shù)據(jù)的合理預(yù)測。測試這些假設(shè)有助于確定它們是否正確，以及哪些因素可能會影響結(jié)果。
回歸分析：在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，回歸分析是對自變量和因變量之間關(guān)系的估計(jì)。
2. 熟悉貝葉斯方法和頻繁主義方法
貝葉斯方法和頻數(shù)方法是統(tǒng)計(jì)學(xué)中兩種不同的方法。你可以學(xué)習(xí)其中一種方法，也可以同時(shí)學(xué)習(xí)兩種方法，但至少學(xué)習(xí)每種方法的基礎(chǔ)知識有助于更好地理解統(tǒng)計(jì)學(xué)的工作原理。頻數(shù)法基本上只關(guān)注分析前所收集數(shù)據(jù)的發(fā)生概率。貝葉斯方法也是如此，但在收集數(shù)據(jù)之前就考慮到了統(tǒng)計(jì)的不確定性。你選擇的方法可能會改變你的統(tǒng)計(jì)方法，因此在選擇其中一種方法之前，請確定哪種方法最適合你的需要。
3. 探索機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)可以成為統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域的重要組成部分，因?yàn)闄C(jī)器和人工智能可以幫助我們創(chuàng)建和分析統(tǒng)計(jì)模型。通過學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)如何在統(tǒng)計(jì)學(xué)中發(fā)揮作用，你將能夠更好地理解現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)應(yīng)用，并獲得基本的編程技能。如果你選擇了數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的職業(yè)，學(xué)習(xí)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)也將為你學(xué)習(xí)高級計(jì)算機(jī)算法或其他軟件做好準(zhǔn)備。
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