本科課程輔導
發布時間：2023-10-12 09:57
統計學廣泛應用于科學、社會科學、金融和商業的各個領域，是評估各類數據證據可靠性的主要范式。統計學研究理論、計算和應用統計以及概率論。學生將所學方法應用于各種應用中。學生將學習不確定性量化、實驗設計、概率建模以及統計學和機器學習的最新技術。學好統計學課程并不容易，學生是否需要進行補習，主要看自己的學習目標以及課程具體難度。本文將對悉尼大學統計學課程進行簡單介紹。
1.展示概率論和統計學基本原理的廣泛而連貫的知識體系，包括不確定性和統計假設檢驗下的決策原理。
2.展現出對統計推理和推理方法、統計假設檢驗框架和常見統計程序的深入而全面的了解。
3.在學科背景下提出統計問題，并確定和應用適當的技術和統計推理來準備和分析數據。
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據。
5.通過獨立采購、整理和綜合適當的資源來擴展他們對統計概念的理解，從而確定并解決他們在統計知識和技能方面的差距。
6.使用各種模型向不同受眾傳達統計概念、方法和結果，包括促進數據驅動的決策。
7.使用計算機資源和統計編程語言來解決廣泛的統計問題。
8.使用統計原理構建穩健的實驗設計。
統計學作為一個概念，其本質是提供實用的解釋，利用統計檢驗來回答因希望了解數據集不同組成部分之間的關系而產生的問題。統計學主要使用代數等基礎數學來解決問題，以了解不同相關變量之間關系的重要性。人們在日常生活中會接觸到概率等統計概念，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。統計等科目會教授這些知識，一旦學生學會了如何處理特定問題，數學計算和分析本身就會變得非常簡單。
人們發現統計學如此困難的一些原因始于公式本身。這些公式看起來很復雜，包含其他重要的統計概念，而且只能應用于特定的情況。因此，讓學生知道在特定情況下使用哪個公式非常重要，這可能很難識別，但一旦明確了這一點，求解公式的過程實際上只需寫下數字并使用簡單的代數即可。此外，大多數統計函數都可以用圖形計算器來完成，只需很少的算術和函數知識就能得到正確的分析結果。SoFlo 教師可以幫助學生理解這些復雜的公式。
統計學之所以被認為是復雜的，還因為它的教學往往缺乏情境;概念似乎是憑空而來，而不是基于真實的生活場景，而這正是統計學的真正基礎。 學習如何正確使用統計學的唯一方法就是在應用中使用它，并理解分析結果在該情境中的含義。
1. 探索基本概念
開始學習統計學的方法是探索該領域的基本概念。這些概念包括
描述性統計：描述性統計是對一組相似信息中的相似特征或趨勢進行總結的統計。這個術語的復數描述了分析這些統計數據并將其用于特定目的的過程。
概率分布。這種方法有助于數據科學家利用數學變量和常數確定最有可能出現的結果。
假設檢驗：在統計學中，科學家通常會提出假設，即對一組數據的合理預測。測試這些假設有助于確定它們是否正確，以及哪些因素可能會影響結果。
回歸分析：在統計學中，回歸分析是對自變量和因變量之間關系的估計。
2. 熟悉貝葉斯方法和頻繁主義方法
貝葉斯方法和頻數方法是統計學中兩種不同的方法。你可以學習其中一種方法，也可以同時學習兩種方法，但至少學習每種方法的基礎知識有助于更好地理解統計學的工作原理。頻數法基本上只關注分析前所收集數據的發生概率。貝葉斯方法也是如此，但在收集數據之前就考慮到了統計的不確定性。你選擇的方法可能會改變你的統計方法，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. 探索機器學習
機器學習可以成為統計學領域的重要組成部分，因為機器和人工智能可以幫助我們創建和分析統計模型。通過學習機器學習如何在統計學中發揮作用，你將能夠更好地理解現代統計應用，并獲得基本的編程技能。如果你選擇了數據科學領域的職業，學習人工智能和機器學習也將為你學習高級計算機算法或其他軟件做好準備。
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