统计（包括实习年） BSc

University of Essex - 埃塞克斯大学

你如何应用概率的加法规则？或者构建适当的图表来说明数据集？学习概率的基础知识（组合分析和概率的公理），条件概率和独立性，以及概率分布。了解如何使用描述性统计来处理数据，并获得R软件的经验.

本模块将使你建立微分和积分的知识，如何解决一阶和二阶微分方程，泰勒级数等.

本模块向您介绍在一系列数学建模主题背景下的编程技能。数学建模技能将是一个重要的焦点，同时学习如何在Matlab和R中结构和实现代码。该模块的一个关键部分将是在小组和个人层面的开放式计算建模研究。

在学习期间，你需要什么技能来取得成功？那么大学毕业后呢？你将如何实现你的职业目标？发展你的可转移技能和经验，建立你的个人档案。在系里个人顾问的指导下，反思并计划你的持续个人发展，。

该模块将向你介绍数据分析和统计学的概念，并展示如何通过R语言有效地应用它们。它将涵盖对统计学的广泛介绍，并提供现实世界中如何利用统计学获得洞察力的实例的实践经验。通过这些例子，以及更多的例子，我们将教授编程技术，使你能够将统计方法应用于现实世界的应用。本模块假定以前没有接触过统计学。

本模块将向你介绍使用R语言编程的基本原则和基本概念。它将涵盖广泛的分析，提供强大的R工具的实践经验，并介绍如何利用数据和分析来获得洞察力和改善企业或行业的真实世界的例子。这些例子包括文本分析、Twitter和IBM Watson。纵观这些例子，以及更多的例子，我们将教授编程技术，使您能够将先进的数据科学方法应用于现实世界的应用。本模块不假定有任何编程技能.

你能对复杂的数字进行简单的运算吗？你如何使用行运算解决线性方程组？你能计算出矩阵的行列式和逆运算吗？理解线性代数的基础知识，重点是向量和矩阵.

本模块将为你提供关于集合和关系的数学知识基础。你将发展对数学证明技术的欣赏，包括归纳证明。

你是否能够使用适当版本的Simplex算法解决一个小型的线性规划问题？学习制定适当的线性规划模型，并使用MATLAB计算机软件包来解决线性规划问题。了解线性规划的方法，包括理论和计算两方面。

数学近似的过程和陷阱是什么？如何用手进行简单的数值处理？理解对一系列数学问题进行数值计算的实用技术。建立你的数学计算知识。学习如何在Matlab中实现和执行算法.

关系型数据库和SQL被开发并用作不同学科的相关应用的基本工具，包括人文科学、生命科学、语言学、市场营销和社会科学。它们对几乎所有现代组织的IT系统和商业应用的有效信息管理至关重要。本模块的目的是为你提供关于关系数据库设计和实施的基本原则和实践经验的介绍。它将涵盖数据建模和SQL、数据库分析、设计和管理，以及包括现代数据库的大数据、安全和隐私问题在内的高级主题。

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常微分方程学科是应用数学的一个非常重要的分支。物理、生物、工程、化学、金融等领域的许多现象都可以用常微分方程来描述。为了理解基本过程，我们必须找到并解释这些方程的解。本模块的最后部分专门研究非线性微分方程和稳定性。本模块概述了解决单一常微分方程和常微分方程系统的标准方法，并介绍了基本理论。

精算建模的原则是什么？还有什么是生存模型？研究临床试验、养老金、人寿和健康保险中的计算如何需要对过渡强度/生存率的可靠估计。学习如何估计这些强度。建立你对终身分布的估计程序的理解.

如何在分析中使用量词？有关极限、连续性和可分性的基本定理的证明原则是什么？对实分析的理解，研究序列和函数。研究相关的定理(如Rolle's和Mean Value)并学习重现基本的ε-delta参数。

你如何从公理中证明线性空间的简单属性？你能检查一组向量是否是一个基吗？你如何改变一个基并重新计算向量的坐标和映射的矩阵？学习抽象线性代数，学习理解高级抽象数学定义.

在本模块中，你将被介绍到概率和随机变量的基础知识。你将讨论的主题包括分布理论、估计和最大似然估计器、假设检验、基本线性回归和用R实现的多元线性回归。

该模块的目的是让学生有机会将他们的学术学习成果置于工作环境中，并将与工作相关的学习成果添加到他们的投资组合中.

项目的主要目的是使学生能够获得数学、统计学、运筹学的某些分支或这些学科与其他领域的衔接方面的经验，这些经验是学生在任何模块中都不会遇到的。次要的目的是，学生应该获得单独工作的经验，包括对一些以前未知的主题进行研究，制作项目文件和最终展示（展示和口试）。

这是一个两学期的项目，学生应承担约150小时的工作。学生将获得数学、统计学、运筹学的一些分支或这些学科与其他领域的联系方面的经验。学生还应该获得单独工作的经验，包括研究一些以前未知的主题、制作项目报告和口试。

你能计算出参数的置信区间和未来观测的预测区间吗？以矩阵形式表示一个线性模型？或者调整一个模型以适应增长曲线？学习应用线性模型来分析数据。讨论基本假设和标准方法。理解设计和分析实验的方法.

你如何应用多变量方法？或者人口学和流行病学方法？又如何应用抽样方法？研究统计学的三个应用领域 ? 多变量方法、人口学和流行病学以及抽样。理解如何在各种情况下应用和评估这些方法.

在学习期间，你需要什么技能来取得成功？那么大学毕业后呢？你将如何实现你的职业目标？发展你的可转移技能和经验，建立你的个人档案。在系里个人顾问的指导下，反思并计划你的持续个人发展，。

在一个越来越受数据驱动的世界里，分析和可视化的需求比以往任何时候都更加重要。在这个模块中，你将通过一个数字侦探的眼睛来观察数据。你将研究探索性数据分析的失落艺术，回顾数据总结的适当方法，目的是总结、理解、提取隐藏的模式和识别关系。然后，你将从事图形数据分析，使用简单的图表来理解数据，但也有先进的复杂方法来仔细研究数据和互动式图表，以向更多的人传达数据信息。对于数据分析和可视化，你将使用R-studio，以及R-shiny应用程序和谷歌可视化的组合来进行互动式绘图。

本模块将使你扩大你对多种统计方法的知识。你将学习决策理论的概念以及如何应用它们，有机会探索 "蒙特卡洛 "模拟，并发展对贝叶斯推断的理解，以及广义线性模型的基本概念。

是否考虑过成为一名精算师？本模块涵盖了精算师协会CT4和CT6课程大纲所要求的材料。它探讨了随机过程和精算建模的原则，以及时间序列模型和分析。