Descripción
Herramientas inferenciales de ciencia de datos que se extienden a big data usando software de código abierto. Propiedades asintóticas de verosimilitudes, enfoques paramétricos y no paramétricos, bootstrap, estimación jackknife, perspectivas frecuentista y bayesiana. Se desarrollan herramientas formales. Los conceptos se demuestran mediante simulación. Los conceptos abstractos se concretan mediante visualización y cálculo numérico.
Prerrequisitos
- Requisito(s): STAT 2210 .
Condiciones y modalidades
- Impide crédito adicional para Impide crédito adicional para STAT 3509 or STAT 3559 .
- Requisito(s): STAT 2210 .
- Clases magistrales tres horas por semana, laboratorio una hora por semana.
Texto de referencia en su idioma de origen
Inferential data science tools extending to big data using open-source software. Asymptotic properties of likelihoods, parametric and non-parametric approaches, bootstrap, jackknife estimation, frequentist and Bayesian perspectives. Formal tools are developed. Concepts are demonstrated using simulation. Abstract concepts are made concrete through visualization and numerical computation.
- Prerequisite(s): STAT 2210 .
- Precludes additional credit for Precludes additional credit for STAT 3509 or STAT 3559 .
- 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/