請(qǐng)問(wèn)英國(guó)謝菲爾德大學(xué)統(tǒng)計(jì)推斷和建模的課程有沒有可以補(bǔ)習(xí)的老師?我在學(xué)習(xí)的時(shí)候感覺這門課程很難,想找一位專業(yè)的課程補(bǔ)習(xí)老師。
英國(guó)謝菲爾德大學(xué)統(tǒng)計(jì)推斷和建模我們當(dāng)然有可以教授的老師了。
考而思對(duì)謝菲爾德大學(xué)也算是十分了解了,該大學(xué)的學(xué)生我們也輔導(dǎo)過(guò)不少了,可以輔導(dǎo)的專業(yè)更是涵蓋了該學(xué)校九成八的專業(yè),自然也是包含統(tǒng)計(jì)推斷和建模課程了。
統(tǒng)計(jì)推斷和建模對(duì)于分析受偶然性影響的數(shù)據(jù)是必不可少的,因此對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)家來(lái)說(shuō)也是必不可少的。
在本課程中,學(xué)生將學(xué)習(xí)各種統(tǒng)計(jì)主題,包括多重測(cè)試問(wèn)題、錯(cuò)誤率、錯(cuò)誤率控制程序、錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率、q值和探索性數(shù)據(jù)分析。
然后介紹統(tǒng)計(jì)建模以及如何將其應(yīng)用于高吞吐量數(shù)據(jù)。特別是,我們將討論參數(shù)分布,包括二項(xiàng)式、指數(shù)和伽瑪,并描述最大似然估計(jì)。
導(dǎo)師們提供幾個(gè)例子,并說(shuō)明如何將這些概念應(yīng)用于下一代測(cè)序和微陣列數(shù)據(jù)。
最后,討論層次模型和經(jīng)驗(yàn)貝葉斯,以及如何在實(shí)踐中使用這些例子。我們以一種有助于在概念和實(shí)現(xiàn)之間建立聯(lián)系的方式提供了R編程示例。
學(xué)生將學(xué)習(xí)定義估計(jì)值和誤差幅度所需的概念,并學(xué)習(xí)如何使用這些來(lái)做出相對(duì)較好的預(yù)測(cè),并提供對(duì)預(yù)測(cè)精度的估計(jì)。
這些課程由兩個(gè)專業(yè)證書組成,并且是自定進(jìn)度的:
生命科學(xué)的數(shù)據(jù)分析:
PH525.1x:生命科學(xué)統(tǒng)計(jì)與研究
PH525.2x:線性模型和矩陣代數(shù)導(dǎo)論
PH525.3x:高通量實(shí)驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)推斷和建模
PH525.4x:高維數(shù)據(jù)分析
基因組數(shù)據(jù)分析:
PH525.5x:生物導(dǎo)體簡(jiǎn)介
功能基因組學(xué)案例研究
PH525.7x:高級(jí)生物導(dǎo)體
可以學(xué)到什么?
定義總體、參數(shù)、估計(jì)值和標(biāo)準(zhǔn)誤差的估計(jì)值和誤差范圍以便對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)所必需的概念。
如何使用模型聚合來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)
貝葉斯統(tǒng)計(jì)和預(yù)測(cè)建模的基礎(chǔ)
如果同學(xué)你在謝菲爾德大學(xué)學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)推斷和建模課程的時(shí)候,有什么在學(xué)術(shù)上的需求,都可以通過(guò)我們下方的微信來(lái)與我們?nèi)〉寐?lián)系哦。