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MATHS 7103中等3 学分

Probability & Statistics

阿德莱德大学·University of Adelaide·阿德莱德

MATHS 7103《Probability & Statistics》是 阿德莱德大学 的公开课程页面。当前可确认的信息包括 3 学分,难度 中等,公开通过率 60%。 页面已整理 12 周教学安排,2 个重点考核,1 条学生评价,方便你快速判断工作量、考核结构和适配度。 课程简介摘要:概率论是处理建模不确定性的数学分支。

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📖 课程概览

选课速读: MATHS 7103《Probability & Statistics》是 阿德莱德大学 的公开课程页面。当前可确认的信息包括 3 学分,难度 中等,公开通过率 60%。 页面已整理 12 周教学安排,2 个重点考核,1 条学生评价,方便你快速判断工作量、考核结构和适配度。 课程简介摘要:概率论是处理建模不确定性的数学分支。

概率论是处理建模不确定性的数学分支。它很重要,因为它直接应用于遗传学,金融和电信等领域。它还为数学科学的许多其他领域(包括统计,现代优化方法和风险建模)奠定了基础。本课程介绍概率论,随机变量和马尔可夫过程。涵盖的主题包括:概率公理,条件概率;贝叶斯定理;离散随机变量,矩,边界概率,概率生成函数,标准离散分布;连续随机变量,均匀,正态,柯西,指数,伽玛和卡方分布,变换,泊松过程;二元分布,边际和条件分布,独立性,协方差和相关性,两个随机变量的线性组合,二元正态分布;独立随机变量序列,大数弱定律,中心极限定理;马尔可夫链和概率转移矩阵的定义和性质;平衡方程的方法,吸收马尔可夫链。

📅 每周课程大纲

Week 1Probability framework
本周围绕 Probability framework 展开,结合 MATHS 7103 - Probability & Statistics 的核心概念、方法框架与应用场景,建立可用于作业、练习或考试的知识结构。
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💡 学习提示
解释 MATHS 7103 第1周 Probability framework 的核心概念,并说明它和本课程整体能力目标的关系
为 MATHS 7103 - Probability & Statistics 第1周设计复习或实践清单,包含需要完成的分析、练习、案例或展示重点
Week 2Random variables and distributions
本周围绕 Random variables and distributions 展开,结合 MATHS 7103 - Probability & Statistics 的核心概念、方法框架与应用场景,建立可用于作业、练习或考试的知识结构。
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💡 学习提示
解释 MATHS 7103 第2周 Random variables and distributions 的核心概念,并说明它和本课程整体能力目标的关系
为 MATHS 7103 - Probability & Statistics 第2周设计复习或实践清单,包含需要完成的分析、练习、案例或展示重点
Week 3Expectation and variance
本周围绕 Expectation and variance 展开,结合 MATHS 7103 - Probability & Statistics 的核心概念、方法框架与应用场景,建立可用于作业、练习或考试的知识结构。
probabilitystatisticsinferenceregressionexpectationand
💡 学习提示
解释 MATHS 7103 第3周 Expectation and variance 的核心概念,并说明它和本课程整体能力目标的关系
为 MATHS 7103 - Probability & Statistics 第3周设计复习或实践清单,包含需要完成的分析、练习、案例或展示重点
Week 4Joint distributions
本周围绕 Joint distributions 展开,结合 MATHS 7103 - Probability & Statistics 的核心概念、方法框架与应用场景,建立可用于作业、练习或考试的知识结构。
probabilitystatisticsinferenceregressionjointdistributions
💡 学习提示
解释 MATHS 7103 第4周 Joint distributions 的核心概念,并说明它和本课程整体能力目标的关系
为 MATHS 7103 - Probability & Statistics 第4周设计复习或实践清单,包含需要完成的分析、练习、案例或展示重点
Week 5Sampling distributions
本周围绕 Sampling distributions 展开,结合 MATHS 7103 - Probability & Statistics 的核心概念、方法框架与应用场景,建立可用于作业、练习或考试的知识结构。
probabilitystatisticsinferenceregressionsamplingdistributions
💡 学习提示
解释 MATHS 7103 第5周 Sampling distributions 的核心概念,并说明它和本课程整体能力目标的关系
为 MATHS 7103 - Probability & Statistics 第5周设计复习或实践清单,包含需要完成的分析、练习、案例或展示重点
Week 6Point estimation
本周围绕 Point estimation 展开,结合 MATHS 7103 - Probability & Statistics 的核心概念、方法框架与应用场景,建立可用于作业、练习或考试的知识结构。
probabilitystatisticsinferenceregressionpointestimation
💡 学习提示
解释 MATHS 7103 第6周 Point estimation 的核心概念,并说明它和本课程整体能力目标的关系
为 MATHS 7103 - Probability & Statistics 第6周设计复习或实践清单,包含需要完成的分析、练习、案例或展示重点
Week 7Confidence intervals
本周围绕 Confidence intervals 展开,结合 MATHS 7103 - Probability & Statistics 的核心概念、方法框架与应用场景,建立可用于作业、练习或考试的知识结构。
probabilitystatisticsinferenceregressionconfidenceintervals
💡 学习提示
解释 MATHS 7103 第7周 Confidence intervals 的核心概念,并说明它和本课程整体能力目标的关系
为 MATHS 7103 - Probability & Statistics 第7周设计复习或实践清单,包含需要完成的分析、练习、案例或展示重点
Week 8Hypothesis testing
本周围绕 Hypothesis testing 展开,结合 MATHS 7103 - Probability & Statistics 的核心概念、方法框架与应用场景,建立可用于作业、练习或考试的知识结构。
probabilitystatisticsinferenceregressionhypothesistesting
💡 学习提示
解释 MATHS 7103 第8周 Hypothesis testing 的核心概念,并说明它和本课程整体能力目标的关系
为 MATHS 7103 - Probability & Statistics 第8周设计复习或实践清单,包含需要完成的分析、练习、案例或展示重点
Week 9Regression introduction
本周围绕 Regression introduction 展开,结合 MATHS 7103 - Probability & Statistics 的核心概念、方法框架与应用场景,建立可用于作业、练习或考试的知识结构。
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💡 学习提示
解释 MATHS 7103 第9周 Regression introduction 的核心概念,并说明它和本课程整体能力目标的关系
为 MATHS 7103 - Probability & Statistics 第9周设计复习或实践清单,包含需要完成的分析、练习、案例或展示重点
Week 10ANOVA and categorical data
本周围绕 ANOVA and categorical data 展开,结合 MATHS 7103 - Probability & Statistics 的核心概念、方法框架与应用场景,建立可用于作业、练习或考试的知识结构。
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💡 学习提示
解释 MATHS 7103 第10周 ANOVA and categorical data 的核心概念,并说明它和本课程整体能力目标的关系
为 MATHS 7103 - Probability & Statistics 第10周设计复习或实践清单,包含需要完成的分析、练习、案例或展示重点
Week 11Statistical computing workflow
本周围绕 Statistical computing workflow 展开,结合 MATHS 7103 - Probability & Statistics 的核心概念、方法框架与应用场景,建立可用于作业、练习或考试的知识结构。
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💡 学习提示
解释 MATHS 7103 第11周 Statistical computing workflow 的核心概念,并说明它和本课程整体能力目标的关系
为 MATHS 7103 - Probability & Statistics 第11周设计复习或实践清单,包含需要完成的分析、练习、案例或展示重点
Week 12Probability and statistics review
本周围绕 Probability and statistics review 展开,结合 MATHS 7103 - Probability & Statistics 的核心概念、方法框架与应用场景,建立可用于作业、练习或考试的知识结构。
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💡 学习提示
解释 MATHS 7103 第12周 Probability and statistics review 的核心概念,并说明它和本课程整体能力目标的关系
为 MATHS 7103 - Probability & Statistics 第12周设计复习或实践清单,包含需要完成的分析、练习、案例或展示重点

📋 课程信息

学分
3 Credit Points
含金量
4 / 5
压力指数
3 / 5
期中考试
2020年9月9日
期末考试
2020年9月9日

💬 学生评价 (1)

3.0
难度
5.0
含金量
3.0
压力
5.0
教学
匿名用户 · 2021/4/8

老师确实很好,学一下SPSS再学这门课的话事半功倍