本课程介绍统计建模,计算和数据分析的基本元素。 它是进一步研究数学和应用统计学以及更广泛的数据科学的切入点。 学生将发展将统计模型拟合到数据,估计感兴趣参数并检验假设的能力。 经典方法和贝叶斯方法都将涉及。 将强调统计的基础数学理论和现代统计软件的使用的重要性。 涵盖的概念包括:描述性统计,随机样本,统计推断,点估计,区间估计,估计量的属性,最大似然,置信区间,假设检验和贝叶斯推断。 涵盖的应用包括:探索性数据分析,从单变量分布推断样本,简单的线性回归,相关性,拟合优度检验和方差分析。