Mathematical Statistics
备注
《数理统计》是统计学专业的核心基础课，是使用概率论、线性代数和数学分析等数学工具,研究如何有效收集和使用带有随机性影响的数据的一门科学。 课程内容包括四个知识模块： 模块一：抽样分布，重点介绍统计量及其性质，特别是分布性质和极限性质； 模块二：参数估计，重点介绍矩估计和极大似然估计方法及其渐近性质，一致最小方差无偏估计等优良性质以及区间估计的枢轴变量方法。 模块三：参数与非参数假设检验，重点讲解参数假设检验理论和方法，特别是似然比检验理论、拟合优度检验方法。 模块四：统计决策理论与贝叶斯统计，重点讲解贝叶斯统计推断方法以及基本性质。 通过该课程的学习，学生能够熟练掌握数理统计的基本概念、主要理论和方法。通过训练，学生具有较强的推理分析能力和动手能力，具备解决实际问题的统计直觉和洞察力，以及一定的创造性思维能力。同时，为进一步学习后继专业课程和深造打好坚实的基础。 预修课程要求： 概率论、线性代数和数学分析
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