都柏林城市大学精算专业的统计学课程哪位老师能辅导？

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  课程顾问-小管家 2023-04-26 16:54:52

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  　　都柏林城市大学精算专业统计学课程分为统计Ⅰ和统计II。统计Ⅰ旨在向学生介绍统计学的基础知识，包括常见离散和连续分布的使用、中心极限定理、抽样技术以及估计和假设检验技术，课程将在整个过程中使用R提供实际示例。统计II旨在为回归建模的基本统计方法提供坚实的基础，课程将介绍简单和多元线性回归模型，解释回归模型的拟合和解释，并给出实际示例，线性模型将扩展到使用广义线性模型(GLM)对非正态数据进行建模，回归模型将应用于使用R的实际数据集，课程还将向学生介绍贝叶斯统计方法及其在可信度理论中的应用。课程具体内容如下：

  

  　　1、统计Ⅰ

  　　概率分布：离散：均匀、二项式、泊松、几何、负二项式、超几何;连续：均匀、正态、对数正态、指数、伽马、卡方、t、F、β;使用R应用分布;使用生成函数来确定随机变量的矩和累积量。

  　　联合分布和条件分布：解释联合分布、边际分布和条件分布。计算联合分布的随机变量的期望值、相关性和协方差;扩展到随机变量的线性组合;计算条件期望。

  　　抽样分布：陈述中心极限定理并理解其在统计学中的基本重要性;了解样本在总体统计推断中的使用;定义样本均值(正态分布和t分布)和样本方差的抽样分布;正态分布和F统计量的样本方差比。

  　　估计：使用矩量法和MLE进行参数估计;考虑和使用MLE的效率、一致性、偏差、均方误差、渐近分布;Bootstrapping和经验分布的使用;使用R实现方法。

  　　置信区间：定义常见分布的置信区间;计算两个样本情况和配对数据的置信区间;计算R中的置信区间。

  　　假设检验：理论：原假设和替代假设、错误类型、LRT、显着性水平;临界值法和概率值法;假设检验在常见分布的一样本和二样本情况下的应用;拟合优度检验;应急表;使用R执行假设检验和R输出的解释。

  　　2、统计II

  　　探索性数据分析：数据可视化：直方图、箱线图、散点图、热图;R可视化包的使用;相关性措施;主成分分析简介;使用R实现分析技术。

  　　线性回归：探索性数据分析;相关性;最小二乘估计;R中的模型拟合;拟合优度度量;残差检查;预测;置信区间。

  　　多元线性回归：模型定义;R中的建模拟合和检查。

  　　广义线性模型(GLM)：指数族：二项式、泊松、指数、伽马和正态;链接函数和规范链接函数;偏差和规模偏差;R中的模型拟合;Pearson卡方检验和似然比检验;模型解释。

  　　贝叶斯统计：贝叶斯定理;先验和后验分布;损失函数。

  　　信誉理论：信誉溢价;贝叶斯方法的可信度理论;可信度理论的经验贝叶斯方法。

  　　同学可以通过与考而思欧洲课程辅导老师的进一步沟通了解更过关于都柏林城市大学精算专业统计学课程的重要内容，老师会结合同学的学习情况有针对性地进行辅导。

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