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MA2405 -高级统计模型
| 学分: | 3. |
| 年: | 2023 |
| 学生乐队的贡献: | 带1 |
| 由: | 科学与工程学院 |
本课程包括应用科学中统计方法的理论和实践。第一部分的主题集中于最小二乘法的各个方面，包括线性模型的结构，参数估计，推理技术(包括自举和排列检验)，预测，模型诊断和模型选择。在本课题的第二部分，将向学生介绍在广义线性模型框架中针对不同数据类型的模型。这包括二进制、计数和正连续数据的建模。
学习成果
- 整合本课程所涵盖的统计原理、方法、技术和工具，计划并执行统计分析;
- 对支持普通最小二乘回归和广义线性模型的理论有良好的了解;
- 有效地整合和执行R中的统计理论;
- 检索、分析、综合和评估从R产生的输出;
- 评估、综合统计建模结果并与最终用户沟通。
学科评估
- >笔试(中央管理)-(50%)-个人
- >笔试-班级-(15%)-个人
- 书面>项目报告-(35%)-个人。
| 先决条件: | Ma1401或bz2001或ma2401或sc2202或sc2209和ma1000 |
| 不许可的 主题 组合: |
BS3001 |
可用性 |
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| 凯恩斯，第二阶段，内部 | |
| 人口普查日期24 - 8月- 2023 | |
| 工作负载的期望: | 这门3学分课程的学生课业约为130学时。
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| 汤斯维尔，第二阶段，内部 | |
| 人口普查日期24 - 8月- 2023 | |
| 工作负载的期望: | 这门3学分课程的学生课业约为130学时。
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注意:由于持续不断的科目质量改进过程，可能会出现轻微的变化，如果在评估细节上有轻微的变化，科目大纲代表了最新的官方信息。