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發(fā)布時間：2024-04-11 17:59
概率論：解決涉及隨機(jī)變量、聯(lián)合分布、條件分布、獨立性、極限定理等問題的習(xí)題或案例研究。
統(tǒng)計推斷：涵蓋參數(shù)估計（如最大似然估計、貝葉斯估計）、假設(shè)檢驗（如t檢驗、卡方檢驗、F檢驗）、置信區(qū)間構(gòu)建等基本統(tǒng)計方法的作業(yè)題目。
線性模型：涉及簡單線性回歸、多元線性回歸、嶺回歸、偏最小二乘回歸等模型的建立、參數(shù)解釋、模型診斷與驗證。
時間序列分析：處理時間序列數(shù)據(jù)的建模（如ARIMA、GARCH模型）、預(yù)測及異常檢測等任務(wù)。
非參數(shù)統(tǒng)計：包括核密度估計、非參數(shù)回歸、聚類分析、判別分析等方法的實踐應(yīng)用。
生存分析：探討生存數(shù)據(jù)的描述、生存函數(shù)估計、Cox比例風(fēng)險模型等在醫(yī)學(xué)、金融等領(lǐng)域的問題。
金融風(fēng)險分析：運用VaR、CVaR、ES等風(fēng)險度量，進(jìn)行市場風(fēng)險、信用風(fēng)險、操作風(fēng)險的量化評估。
保險精算：處理生命表分析、損失分布建模、保險費率厘定等保險業(yè)特有的統(tǒng)計問題。
風(fēng)險管理模型：如Black-Scholes期權(quán)定價模型、Copula函數(shù)在風(fēng)險關(guān)聯(lián)分析中的應(yīng)用等。
大數(shù)據(jù)處理與挖掘：使用R、Python等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理、特征工程，以及運用機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等）進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與建模。
預(yù)測與優(yōu)化：運用統(tǒng)計模型進(jìn)行銷售預(yù)測、市場趨勢預(yù)測、資源調(diào)度優(yōu)化等實際問題的解決方案設(shè)計。
數(shù)據(jù)可視化：制作圖表、儀表板等，有效傳達(dá)復(fù)雜數(shù)據(jù)集的關(guān)鍵信息，提升數(shù)據(jù)洞察力。
案例研究：基于真實數(shù)據(jù)集，分析特定領(lǐng)域的實際問題，如公共衛(wèi)生、市場營銷、環(huán)境保護(hù)等，應(yīng)用統(tǒng)計方法進(jìn)行因果關(guān)系推斷、效應(yīng)大小估計等。
研究設(shè)計與數(shù)據(jù)分析計劃：模擬設(shè)計一項完整的統(tǒng)計研究，包括確定研究目的、選擇合適的設(shè)計類型（如實驗設(shè)計、觀察性研究設(shè)計）、制定數(shù)據(jù)收集方案、規(guī)劃統(tǒng)計分析步驟等。
團(tuán)隊項目：合作完成一個綜合性數(shù)據(jù)分析項目，從數(shù)據(jù)獲取、整理、探索性分析到模型構(gòu)建、結(jié)果解讀、報告撰寫等全過程。
這些作業(yè)可能以計算題、編程練習(xí)、數(shù)據(jù)分析報告、小型研究項目等形式出現(xiàn)，旨在讓學(xué)生將理論知識轉(zhuǎn)化為實際操作技能，同時培養(yǎng)其解決實際問題的能力和批判性思維。具體的作業(yè)內(nèi)容會根據(jù)課程大綱、任課教師的要求以及課程進(jìn)度進(jìn)行調(diào)整。學(xué)生應(yīng)密切關(guān)注課程公告、講義和教師指導(dǎo)，確保作業(yè)符合課程要求，體現(xiàn)所學(xué)知識的恰當(dāng)應(yīng)用。
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