加州大学圣芭芭拉分校精算科学课程学什么？

最佳答案

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  课程顾问-小管家 2022-01-07 11:00:01

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  　　这位同你好，关于加州大学圣芭芭拉分校精算科学课程的相关内容，考而思的老师可以为同学们提供到一些相关的帮助哦，在我们提供留学生辅导服务的这14年里，对各所大学的课程与相关资料也是一直在收集与更新的，可以解决同学你的这个问题哦。

  　　精算学想必同学已经有所了解了，是一门研究与管理“不确定性”的学科，由于其专业的特性，使得精算师们可以在保险、社保机构、高校等教育机构、咨询公司、资管机构、银行、数据处理、信息技术、人工智能等各个领域都有着广阔的应用与就业空间，因此也受到了中所学生的前来，每年都有不少同心阁选择就读该专业。

  　　那么在加州大学圣芭芭拉分校里，精算科学都学些什么内容呢?不妨一起来看看吧。

  

  　　加州大学圣芭芭拉分校精算科学课程包括：

  　　PSTAT 5LS.生命科学统计

  　　为对生命科学问题进行定量分析感兴趣的学生介绍统计学。重点是应用、主题包括概率、相关性和回归、抽样分布、置信区间和假设检验。

  　　PSTAT 8.向数据科学、概率论和统计学过渡

  　　介绍概率和统计学中的数理逻辑，证明和基本结构的技术。课程包括集合，不等式，函数，连续性，极限，无穷大，随机数和模拟。应用于高维概率、数据科学和统计学。掌握这些材料对于继续学习所有三个PSTAT课程的学生至关重要。

  　　PSTAT 10.使用 R 的数据科学原理

  　　使用R.R.关系数据库管理系统中的描述性统计，分布和图形的数据科学编程基础，包括关系模型，关系代数，数据库设计原则和使用SQL的数据操作。介绍大数据的概念。

  　　PSTAT 100.数据科学概念和分析

  　　概述数据科学关键概念以及用于数据检索，分析，可视化和可重现研究的工具的使用。主题包括推理和预测简介，测量原理，缺失数据以及因果关系的概念，统计陷阱以及数据伦理和隐私中的概念。案例研究说明了领域知识的重要性。

  　　PSTAT 105.非参数方法简介

  　　用于无模型数据分析的统计方法，包括使用秩比较均值和评估相关性，基于计算机的排列和自举计算用于显著性检验和置信区间，估计终生生存曲线。强调科学应用。

  　　PSTAT 109.经济学统计

  　　为具有微积分基础知识的学生介绍概率建模和统计推理：概率，离散和连续随机变量，概率分布，均值，方差，相关性，抽样，参数估计，无偏性和效率，置信区间，假设检验。使用 Excel 的计算实验室。

  　　PSTAT 115.贝叶斯数据分析简介

  　　介绍贝叶斯统计推断方法，其理论基础以及与经典方法的比较。主题包括参数估计，测试，预测和计算方法(马尔可夫链蒙特卡罗模拟)。强调概念，方法和数据分析。广泛使用R编程语言和来自社会，生物和物理科学的示例来说明概念。

  　　PSTAT 120A.概率与统计

  　　概率的概念、随机变量、组合概率、离散和连续分布、联合分布，预期值、力矩生成函数、大数定律和中心极限定理。

  　　PSTAT 120B.概率与统计

  　　样本均值和样本方差的分布、t，卡方和F分布、通过统计数据和图表总结数据、单个样本的估计理论：充分性，效率，一致性，矩的方法，最大似然、假设检验：似然比检验、置信区间。

  　　PSTAT 120C.概率统计

  　　独立样本和配对数据均值的假设检验、似然比测试、非参数假设检验：符号、秩和曼惠特尼检验、卡方拟合优度检验和列联表、估计参数和可信区间的贝叶斯方法。

  　　PSTAT 122.实验设计与分析

  　　介绍实验的统计设计和分析。涵盖：随机化，阻塞和复制的原则、固定，随机和混合效果模型、块设计、因子设计和嵌套设计、差异分析和多重比较。

  　　PSTAT 123.采样技术

  　　用于设计和分析抽样调查的统计方法的基本发展。基本思想：估计值、偏差、方差、抽样和非采样误差、简单的随机抽样，有和没有替换、比率和回归估计、分层取样、系统抽样、聚类抽样、概率不等的抽样，多级抽样。将讨论来自各个领域的例子，以说明包括生物种群抽样，民意调查等概念。

  　　PSTAT 126.回归分析

  　　线性和多元回归、残差分析、变换、变量和模型选择(包括逐步回归)以及协方差分析。该课程将强调使用计算机软件包来解决现实世界的问题。

  　　PSTAT 127.高级统计模型

  　　指数族和广义线性模型，包括逻辑和泊松回归、非参数回归(包括核、样条和局部多项式)以及广义加法模型。时间允许的其他主题：正则化，神经网络和支持向量机。重点将放在概念和实际应用上。

  　　PSTAT 130.SAS 基础编程

  　　深入的 SAS 编程课程。主题包括导入/导出原始数据文件、操作/转换数据、合并 SAS 数据集、生成报告、处理语法和逻辑错误。为SAS学院认证专业人员(基础编程)考试做准备。

  　　PSTAT 131.统计机器学习简介

  　　统计机器学习用于发现大型数据集中的模式和关系。主题将包括：数据探索，分类和回归趋势，随机森林，聚类和关联规则。构建专注于模型选择、模型比较和性能评估的预测模型。重点将放在概念、方法和数据分析上、并且学生应使用真实世界的数据完成一个重要的课堂项目，无论是基于个人还是团队。

  　　PSTAT 132.用于数据分析的数据库管理

  　　数据库系统概念和体系结构，ER数据建模，关系模型，结构化查询语言(SQL)，功能依赖关系，规范化，物理数据库设计决策，事务处理概念和理论。介绍非关系模型 NoSQL 和 NewSQL。

  　　PSTAT 134.统计数据科学

  　　概述和使用R和/或Python中的数据科学工具，用于数据检索，分析，可视化，可重现的研究和自动报告生成。案例研究将说明这些工具的实际应用。

  　　PSTAT 135.大数据分析

  　　分布式数据存储、检索、处理和云计算的基础知识。概述从高维统计和机器学习中分析大数据的方法 - 从惩罚回归，分类/聚类，降维，随机投影，核方法，网络聚类，图形分析，监督和无监督学习等中选择的主题。

  　　PSTAT 140.统计过程控制

  　　主题包括，均值，标准差，范围，缺陷分数和缺陷数的统计质量控制图表、按属性和变量抽样、抽样验收、可接受质量等级的选择、平均出厂质量限值和批次公差百分比缺陷值。

  　　PSTAT 160A.应用随机过程

  　　离散概率模型。审查离散和连续概率。条件期望。随机变量的模拟技术。离散时间随机过程：随机游走和马尔可夫链，应用于蒙特卡罗模拟和数学金融。泊松过程简介。

  　　PSTAT 160B.应用随机过程

  　　连续时间随机过程：泊松过程、马尔可夫链、更新过程、布朗运动，包括对这些过程的模拟。应用于布莱克-斯科尔斯模型、保险和废墟问题及相关主题。

  　　PSTAT 170.数学金融学导论

  　　描述用于估计和评估资产定价模型、均衡和衍生品定价、期权、债券以及利率期限结构的数学方法。还介绍了用于风险管理和财务工程的财务优化模型。

  　　PSTAT 171.固定收益市场数学

  　　固定收益市场简介。主题包括：利息计量，确定年金，可变年金，摊销时间表，偿债基金，债券和相关证券，折旧。

  　　PSTAT 172A.精算统计 I

  　　人寿和健康保险，年金和养老金中的概率和确定性应急数学。主题包括：生存分配和人寿表，人寿保险，人寿年金，净保费，净保费储备。

  　　PSTAT 172B.精算统计二

  　　净保费储备，多种人寿功能，多种递减模型，养老金计划的估值理论，包括费用，非没收福利和股息在内的保险模型。

  　　PSTAT 173.风险理论

  　　风险度量、个体和集体风险模型、可信度理论、应用于精算和金融数学。

  　　PSTAT 174.时间序列

  　　固定和非平稳模型，季节性时间序列，ARMA模型：计算ACF，PACF，平均值和ACF估计。巴莱特公式，模型估计：Yule-Walker估计，ML方法。识别技术，诊断检查预测，光谱分析，周期图。当前软件和应用程序。

  　　PSTAT 175.生存分析

  　　生存模型的属性，包括参数模型和表格模型、从完整和不完整的样本中估计它们的方法，包括精算，矩和最大似然估计技术，以及从一般总体数据估计生命表。

  　　PSTAT 176.高级数理金融学

  　　资产定价模型、投资组合优化、利率建模和衍生品定价的高级主题。资产定价基本定理，Markowitz均值方差前沿，资本资产定价理论，蒙特卡罗方法和方差减少技术。

  　　PSTAT 182T.精算统计教程

  　　解决问题的课程，为学生准备前四次精算考试。与这些考试相对应的主题(概率，金融数学，统计建模和风险管理)将在不同季度提供。

  　　PSTAT 183.基本精算概念

  　　向学生介绍与财产/意外伤害保险(也称为一般保险)相关的实际精算概念和原则。主题包括定价方法，准备金方法，保险会计，精算标准以及学生在精算生涯早期可能遇到的其他主题。示例使学生接触财产意外伤害保险、但是，涵盖的许多概念，例如、频率、严重程度、发展、趋势、免赔额和共同保险，也适用于其他执业领域(例如，人寿、健康或退休)。

  　　PSTAT 190.教学和指导统计与数据科学

  　　概率和统计学的教学法介绍。辅导和指导本科生的方法。课程包括在讨论部分与学生进行一对一的实践经验，以及在指定的PSTAT课程中开放实验室时间。

  　　PSTAT 195.统计学专题

  　　统计科学，精算科学或金融数学和统计学中当前重要的专题。课程内容会有所不同。

  　　PSTAT 197A.数据科学顶点项目准备

  　　研究技能介绍。讨论当前的研究趋势，撰写文献综述等学生将被要求展示反映他们兴趣的材料，这些材料将在内容和演示方面进行批判性评估。重点将放在帮助学生获得高水平的专业精神上。

  　　PSTAT 207A.统计理论

  　　单变量和多变量分布理论、生成函数、统计中的不平等、订单统计、估计理论：似然、充足、效率、最大似然、测试假设：似然比和分数测试，功率、置信度和预测区间、贝叶斯估计和假设检验、基本决策理论，线性回归、差异分析。

  　　PSTAT 210.概率的测度理论

  　　概率空间：公理，西格玛代数，单调类定理，可测空间上概率度量的构造。随机变量。期望(积分勒贝斯克)。乘积空间和富比尼定理。随机变量的 L2 空间。

  　　PSTAT 213A.概率论和随机过程导论

  　　生成函数，离散和连续时间马尔可夫链、随机游走、分支过程、出生 - 死亡过程、泊松过程，点过程。

  　　PSTAT 213B.概率论和随机过程导论

  　　随机变量的收敛：不同类型的收敛、特征函数，连续性定理，大数定律，中心极限定理，大偏差，无限可整除和稳定分布，均匀可积性。有条件的期望。

  　　PSTAT 213C.概率论和随机过程导论

  　　马丁格尔，马丁格尔收敛，停止时间，可选采样，可选停止定理和应用，最大不等式。布朗运动，扩散导论。

  　　PSTAT 215A.贝叶斯推理

  　　贝叶斯推理的基本原理，包括似然原理、贝叶斯定理的离散版本、先验和后验分布、贝叶斯点和区间估计以及预测。贝叶斯计算方法，如拉普拉斯近似和马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)仿真。

  　　PSTAT 215B.统计决策理论

  　　统计推断包括决策理论框架中的估计、检验和多个决策规则，与博弈论的关系，可接受性，最优性(包括贝叶斯和最小最大规则)，经验和分层贝叶斯，不变决策。

  　　PSTAT 216.多变量分析

  　　统计理论与多元正态、愿望和相关分布、偏相关和多重相关、主成分有关。Hotelling的T2统计，多元线性模型，分类和判别分析。其他主题可能包括不变性、可接受性、最小值、詹姆斯-斯坦估计、多元概率不等式、Majorization 和 Schur 函数。

  　　PSTAT 217.数理统计高级主题

  　　数理统计和决策理论的主题包括：渐近，非参数函数估计，实验和线性模型的设计，顺序分析，多重测试问题，半参数推理，方向统计。

  　　PSTAT 220A.高级统计方法

  　　一般线性模型、回归、分析固定效应、随机效应和混合效应模型的方差、协方差分析、和实验设计。每种技术的讨论包括图形方法、估计和推断、诊断、和型号选择。强调应用而不是理论。R/SAS 计算。

  　　PSTAT 221A.高级概率论

  　　主题选择：大偏差、随机游走、度量空间中的弱收敛、经验过程、点流程、高斯过程、随机字段、分支过程、随机过程的推理。应用。

  　　PSTAT 222A.高级随机过程

  　　主题选自：马尔可夫过程、连续时间马丁格尔、布朗运动和扩散过程理论、Levy处理随机演算、随机微分方程和数值方法、随机控制。应用于工程、金融、生物等

  　　PSTAT 223A.随机微积分及其应用

  　　布朗运动、随机微积分和随机微分方程简介。扩散过程、相关偏微分方程和费曼-卡克公式。应用于滤波、随机控制、数理金融学等科学与工程领域。

  　　PSTAT 223B.财务建模

  　　介绍金融中的随机模型，应用于股票、固定收益和信贷市场中衍生品的估值和对冲，以及投资组合配置。

  　　PSTAT 223C.财务建模高级主题

  　　金融数学的高级主题包括：投资组合优化，随机控制，风险管理，系统风险，高频交易，数值方法和计算。

  　　PSTAT 225.线性和非线性混合效应模型

  　　线性和非线性混合效应模型。主题包括固定效应，随机效应，几个大小的实验单元，设计结构，处理结构，随机块设计，嵌套设计，分割地块设计，重复测量，生长曲线，纵向和空间数据，BLUP，ML和REML估计。

  　　PSTAT 226.非参数回归和分类方法

  　　介绍一些统计回归和分类技术，包括核平滑、平滑样条曲线、局部回归、广义加法模型、神经网络、小波、决策树和最近邻方法。

  　　PSTAT 227.引导和重采样方法

  　　重采样方法：引导和子采样。主题：参数和非参数自举仿真、置信限方法、重新采样显著性检验，包括蒙特卡罗和自举、重新采样以改进回归模型的选择和预测、引导程序有效性的诊断程序。

  　　PSTAT 228.花键平滑和应用

  　　模型构建、多元函数估计和监督学习，使用再现核希尔伯特空间、正则化和样条曲线。平滑高斯和非高斯数据的样条曲线。贝叶斯模型和数据驱动的车削参数选择。强调方法论、计算和应用。

  　　PSTAT 231.统计机器学习简介

  　　统计机器学习用于发现大型数据集中的模式和关系。主题将包括：数据探索，分类和回归树，随机森林，聚类和关联规则。构建专注于模型选择、模型比较和性能评估的预测模型。重点将放在概念、方法和数据分析上、并且学生应使用真实世界的数据完成一个重要的课堂项目，无论是基于个人还是团队。

  　　PSTAT 232.统计学中的计算技术

  　　探索统计学中的计算密集型方法。涵盖的主题包括优化基础，组合优化，EM算法，蒙特卡罗模拟，马尔可夫链蒙特卡罗方法。实验室工作是使用R或Python进行的。

  　　PSTAT 234.统计数据科学

  　　概述和使用R和/或Python中的数据科学工具，用于数据检索，分析，可视化，可重现的研究和自动报告生成。案例研究将说明这些工具的实际应用。

  　　PSTAT 235.大数据分析

  　　分布式数据存储、检索、处理和云计算的基础知识。概述从高维统计和机器学习中分析大数据的方法 - 从惩罚回归，分类/聚类，降维，随机投影，核方法，网络聚类，图形分析，监督和无监督学习等中选择的主题。

  　　PSTAT 236.空间统计

  　　空间协方差函数、方差函数、克里金法、高斯过程、估计方法和不确定性量化。稳态和非稳态模型、非高斯空间模型、空间点过程、面数据模型、空间网络、分层模型、时空模型和最新进展中的选定主题。

  　　是不是课程内容还是很丰富的，但是同学不要担心啊，在选择了具体的专业课程之后，可以按照自己想要选择的方向来定制自己的留学课程。同学你在预习课程的时候，也可以挑选一个自己感兴趣的课程开始入手学习哦。

  　　上述就是关于加州大学圣芭芭拉分校精算科学课程的学习内容了，希望可以解答同学你的疑惑哦，当然了，若是需要专业老师来为同学提供预习课程指导的话，不妨与考而思的在线老师取得联系哦。

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