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ETC2420(統計思維)專業課程預習重點介紹大型數字數據世界的工具，包括業務分析、現代保險和風險評估的構建模塊。采用計算方法來教授統計概念以及在存在不確定性的情況下的決策。涵蓋的主題包括探索性數據分析、模擬和隨機化方法、貝葉斯分析、決策和可信度理論以及模型評估。
1.數據收集與整理
課程首先關注如何有效地收集和整理數據。這一部分強調了數據質量的重要性，包括數據源的選擇、采樣方法、數據錄入和清洗過程。學生將學習如何識別和處理常見的數據質量問題，例如缺失數據、異常值和數據誤差，以確保后續分析的準確性和可靠性。
2.描述性統計分析
課程涵蓋了描述性統計分析的基本概念和技術。學生將學習如何使用各種統計量(如均值、中位數、標準差等)來描述數據的集中趨勢、離散程度和分布形狀。通過實際案例和數據集，他們將學習如何繪制和解釋常見的統計圖表和圖形，如直方圖、箱線圖和散點圖，以有效地傳達數據的特征和模式。
描述性統計分析不僅幫助學生理解單個變量的特征，還能夠展示變量之間的關系和趨勢。這為后續的推斷性統計分析和模型建立奠定了堅實的基礎。
3.概率與概率分布
課程的第三部分涉及概率理論及其在統計推斷中的應用。學生將學習基本的概率概念，如事件、概率公式和條件概率，以及常見的概率分布，如正態分布、二項分布和泊松分布。他們將通過案例研究和實際問題解決來理解概率分布的應用場景，如在假設檢驗、置信區間估計和預測中的應用。
理解概率和概率分布是進行統計推斷和建模的關鍵步驟，它們幫助學生量化不確定性，并做出基于數據的合理推斷和決策。
4.統計推斷與假設檢驗
最后，課程重點介紹統計推斷的基本原理和方法。學生將學習如何從樣本數據中推斷總體參數，并通過假設檢驗來進行統計推斷。課程將涵蓋參數估計的方法(如點估計和區間估計)以及假設檢驗的基本步驟(如設定假設、選擇檢驗統計量和判斷決策)。
成功完成本單元后，學生應該能夠：
1.描述數據的可變性
2.建立統計模型來支持決策和風險評估
3.使用隨機化方法評估與參數估計、假設檢驗、預測和模型評估有關的不確定性
4.解釋貝葉斯分析和可信度理論的基本概念，并能夠在共軛設置中實現它們
5.解釋頻率論和貝葉斯框架之間的區別
6.通過可重復的報告來培養計算和溝通技能。
海馬課堂專業課程預習
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2.根據學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排。
3.中英雙語詳細講解課程中的考點、難點問題，并提供多方位的課前預習，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。
閱讀原文：http://www.brains-tank.com/news/21671_62.html
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