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Statistical inference
学术写作班课了解海外留学生学术写作类型、写作格式以及写作标准等。共计开设学术写作班课34期，班课分为本科阶段以及硕士阶段，不同阶段定制不同授课大纲。
获悉详情统计推断STATS5028Statistical inference：
课程内容：
本课程将介绍估计和检验的统计理论。非参数和参数方法都会用到，但课程的大部分内容都集中在基于似然法的推断上。
课程目标：
1、向学生介绍统计推断的参数和非参数方法；
2、介绍基于似然推断的基本原理，重点是在实践中广泛使用的大样本结果；
3、介绍贝叶斯推断法；
4、比较和对比这些不同的推理方法；
5、向学生展示如何使用 R 实施这些统计方法。
学习成果：
通过本课程的学习，学生将能够：
1、定义并对比总体和样本、参数和估计值；
2、写出"好的"点估计器所需的标准并说明理由，检查既定统计模型中建议的估计器是否满足这些标准；
3、在单参数和多参数统计模型中，适当使用牛顿-拉斐逊优化法，运用最大似然法原理获得参数的点估计和区间估计；
4、使用枢轴函数在正态模型中获得具有精确覆盖特性的置信区间；
5、证明并利用最大似然估计器的大样本特性，在一系列统计模型中获得具有近似覆盖特性的置信区间；
6、在一些常见模型（包括正态模型）中进行假设检验，正确使用"零假设"、"备择假设"、"检验统计量"、"显著性水平"、"P值"等术语；
7、证明并使用似然比检验和广义似然比检验；
8、描述在有数据的情况下更新先验分布和计算后验预测分布的规则；
9、推导与共轭先验的简单低维统计模型相对应的后验分布；
10、在适当考虑基本假设的情况下，进行一系列非参数检验；
11、使用 R 实施这些统计方法；
12、从区间估计和假设检验中明确得出统计结论。
OUR COACHING PROCESS
我们的辅导流程
01
评估评测
提交辅导需求发送学习资料，教学部评估学习情况；
02
匹配老师
教学部精准匹配授课老师，提供老师背景等资料；
03
建群定方案
vip学习群，规划老师+督导老师+学管老师，1V3辅导；
04
排课授课
教学部排课，老师一对一辅导授课，高效课堂有保障；
05
答疑反馈
学管课堂反馈，课堂答疑+课件回放+笔记随时复习；
评估评测确认需求
同学提交辅导需求并发送相关学习资料（课件大纲资料等），教学部评估基础学习情况；
匹配老师初步沟通
教学部精准匹配授课老师，提供老师背景等资料；
建学习群定辅导计划
专属vip学习群，规划老师+督导老师+学管老师，1V3共同制定学习计划；
预约排课导师授课
教学部安排详细上课时间，老师一对一辅导授课，高效课堂有保障；
答疑解惑课堂反馈
督导学管老师随时反馈学习情况，课堂答疑，提供课件回放+笔记随时复习复盘。
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