Descripción
Fundamentos teóricos de la ciencia de datos usando software de código abierto. Funciones de distribución empíricas, estimación puntual, estimación por intervalos, pruebas de hipótesis, máxima verosimilitud y método de los momentos. Se desarrollan herramientas formales y los conceptos se demuestran mediante simulación. Los conceptos abstractos se concretan mediante visualización y cálculo numérico.
Prerrequisitos
- Prerequisito(s): MATH 2007 (o MATH 1005 o MATH 2052); y DATA 2500; y DATA 1519 (o STAT 2509 o STAT 2559).
Condiciones y modalidades
- Impide crédito adicional para STAT 3508, STAT 3558.
- Prerequisito(s): MATH 2007 (o MATH 1005 o MATH 2052); y DATA 2500; y DATA 1519 (o STAT 2509 o STAT 2559).
- Clases magistrales tres horas por semana, laboratorio una hora por semana.
Texto de referencia en su idioma de origen
Theoretical foundations to data science using open source software. Empirical distribution functions, point estimation, interval estimation, tests of hypotheses, maximum likelihood and method of moments. Formal tools are developed, and concepts are demonstrated using simulation. Abstract concepts are made concrete through visualization and numerical computation.
- Prerequisite(s): MATH 2007 (or MATH 1005 or MATH 2052 ); and DATA 2500 ; and DATA 1519 (or STAT 2509 or STAT 2559 ).
- Precludes additional credit for Precludes additional credit for STAT 3508 , STAT 3558 .
- Lectures three hours a week, laboratory one hour a week.
Fuentes y referencias
Se conservan las fechas y las fuentes para ayudarle a verificar la información. Las traducciones se proponen para facilitar la lectura; la fuente oficial es la referencia para las condiciones y los requisitos.
Referencia de la fuente : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/STAT/