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  課程顧問-小管家 2022-07-21 15:17:56

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  曼徹斯特大學(xué)本科統(tǒng)計(jì)學(xué)導(dǎo)論這門課對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)進(jìn)行了基礎(chǔ)性介紹，這是所有未來統(tǒng)計(jì)學(xué)課程的先決條件?？荚嚨哪康氖窃u(píng)估同學(xué)是否掌握了建立在概率概念基礎(chǔ)上的基本統(tǒng)計(jì)學(xué)概念和方法的知識(shí)，以及實(shí)用的統(tǒng)計(jì)技能。我們基于同學(xué)的需求，總結(jié)了這門課的考試復(fù)習(xí)重點(diǎn)，希望能對(duì)同學(xué)有所幫助。

  一、統(tǒng)計(jì)學(xué)導(dǎo)論考試復(fù)習(xí)重點(diǎn)

  1、總體和樣本，隨機(jī)抽樣。

  2、代表樣本數(shù)據(jù)的直方圖、箱線圖、數(shù)字匯總測(cè)量。

  3、數(shù)據(jù)的概率模型。

  4、樣本統(tǒng)計(jì)的抽樣分布，樣本均值及其正態(tài)分布，使用中心極限定理、樣本比例、樣本方差、卡方分布。

  5、點(diǎn)估計(jì)估計(jì)量的偏差和方差，在相互競(jìng)爭(zhēng)的估計(jì)量中進(jìn)行選擇。

  6、離散變量的似然函數(shù)和極大似然估計(jì)。

  7、置信區(qū)間，正態(tài)均值和方差的單樣本程序，總體比例。兩個(gè)正態(tài)平均數(shù)之間的差異和兩個(gè)總體比例之間的差異的兩個(gè)樣本程序。

  8、假設(shè)檢驗(yàn)介紹性的想法和概念。

  9、基于單個(gè)樣本的檢驗(yàn)正態(tài)均值(方差已知和未知)、正態(tài)方差、非正態(tài)均值參數(shù)、二項(xiàng)式概率參數(shù)。CIs與假設(shè)檢驗(yàn)的關(guān)系。

  10、對(duì)于給定的總體參數(shù)值，計(jì)算拒絕空值的概率。

  11、基于兩個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)兩個(gè)正態(tài)均值、兩個(gè)非正態(tài)均值和兩個(gè)總體比例之間的差異。

  

  二、統(tǒng)計(jì)學(xué)導(dǎo)論考試評(píng)估重點(diǎn)

  1、從二元數(shù)據(jù)樣本中估計(jì)樣本相關(guān)系數(shù)，并對(duì)真實(shí)總體值進(jìn)行推斷；

  2、制定簡(jiǎn)單的線性回歸模型并使用最小二乘法來估計(jì)參數(shù)；

  3、為了進(jìn)行適當(dāng)?shù)臄M合優(yōu)度檢驗(yàn)以評(píng)估樣本數(shù)據(jù)的分布假設(shè)；

  4、當(dāng)數(shù)據(jù)是分類的時(shí)，為了對(duì)基本的二元分布的特征做出推斷；

  5、使用統(tǒng)計(jì)軟件R，通過圖形演示、數(shù)據(jù)匯總、模型擬合、置信區(qū)間和測(cè)試統(tǒng)計(jì)來探索和解釋數(shù)據(jù)；

  6、為了能夠使用R進(jìn)行簡(jiǎn)單的蒙特卡羅實(shí)驗(yàn)來估計(jì)參數(shù)值及其估計(jì)量的抽樣分布；

  7、以信息和推理的方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的計(jì)算結(jié)果。

  同學(xué)在曼徹斯特大學(xué)本科統(tǒng)計(jì)學(xué)課程考試之前，可以參考上述內(nèi)容來進(jìn)行復(fù)習(xí)，基于這些內(nèi)容來梳理自己的知識(shí)結(jié)構(gòu)，可以讓復(fù)習(xí)工作變得輕松不少。

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