阿德莱德大学统计分析和建模课程主题详述(本科统计学辅导)

阿德莱德大学统计分析和建模课程阐述了常用统计方法的关键原理，如置信区间、假设检验、均值和比例推断以及线性回归。基础及高级统计方法的应用将通过一系列问题被说明，这些问题来自诸如医学、科学、技术、政府、商业和制造业等领域。统计软件R的使用将通过一系列计算机实践得到发展。阿德莱德大学统计分析和建模课程涵盖的主题涉及：基本概率和随机变量、基本分布、均值和比例推断、独立样本和配对样本比较、简单线性回归、诊断和模型检验、多元线性回归、简单因子模型、带因子和连续预测因子模型。下面是阿德莱德大学统计分析和建模课程主题详述，我们一起来看看吧。

一、阿德莱德大学统计分析和建模课程主题大纲

1、集合概率。条件概率，独立事件，贝氏定理。随机变量，概率质量函数，概率密度，累积分布函数。均值和方差。独立随机变量。

2、协方差和相关性。独立随机变量的线性组合。二项分布、正态分布。分位数图。

3、单个正态均值推断，线性组合公式中样本均值的均值和方差。有限总体中简单随机样本的均值和方差。

4、两个独立样本。两个独立样本vs成对数据。平均值和比例的非参数方法。简单线性回归模型。最小二乘估计的推导。

5、最小二乘估计数据的线性组合。简单线性回归的残差和模型检验。转换和简单线性回归。有转换和无转换的简单线性回归预测。多元线性回归，最小二乘法原理。

6、多元线性回归预测。多元线性回归诊断。共线性。多元回归与简单回归。单向布局和方差分析。利用指示变量的多元回归分析单向布局。双因素非相互作用模型。析因实验与区组设计。

7、平行和非平行回归模型。分类数据，比例的基本检验。r x s列联表的独立性。一般拟合优度检验。

二、阿德莱德大学统计分析和建模研讨会主题

1、概率，随机变量。

2、均值，方差，协方差，相关性。

3、线性组合，二项式，正态。

4、单一正态均值、显著性、置信度推断。

5、t检验，样本均值。

6、双样本测试。

7、线性回归。

8、多元线性回归。

9、单向方差分析。

10、析因设计。

三、阿德莱德大学统计分析和建模计算机实践主题(使用R)

1、简介、数据输入、基本描述性统计和图形。

2、定制图形。

3、概率计算。

4、分位数图和单样本t-过程

5、通过模拟说明采样特性。

6、双样本测试过程。

7、简单线性回归。

8、线性回归诊断

9、多元回归。

10、多元回归诊断。

11、简单因子模型。

12、平行和非平行回归模型。

阿德莱德大学统计分析和建模课程旨在使学生理解基本概率、随机变量、随机变量的期望和方差及其线性组合的基础。理解单样本、双样本和方差分析的假设检验。能够用线性模型来拟合数据，并使用这些数据来预测未来的观察结果。能够获取数据并进行统计描述，同时使用适当的图形来显示数据中的模式。熟悉R，能使用其来执行数据的基本分析。如果有同学没有掌握课程所涵盖的知识，我们可以提供相应的帮助，安排本科统计学辅导课程。有辅导需求的同学记得和我们联系。