Description
Fondements théoriques de la science des données utilisant des logiciels open source. Fonctions de distribution empirique, estimation ponctuelle, estimation par intervalle, tests d'hypothèses, maximum de vraisemblance et méthode des moments. Des outils formels sont développés et des concepts sont démontrés par simulation. Les concepts abstraits sont rendus concrets par la visualisation et le calcul numérique.
Préalables
- Préalable(s) : MATH 2007 (ou MATH 1005 ou MATH 2052) ; et DATA 2500 ; et DATA 1519 (ou STAT 2509 ou STAT 2559).
Conditions et modalités
- Empêche l'obtention de crédits supplémentaires pour STAT 3508 et STAT 3558.
- Préalable(s) : MATH 2007 (ou MATH 1005 ou MATH 2052) ; et DATA 2500 ; et DATA 1519 (ou STAT 2509 ou STAT 2559).
- Cours magistral trois heures par semaine, laboratoire une heure par semaine.
Texte de référence dans sa langue d’origine
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.
Sources et références
Les dates et les sources sont conservées pour vous aider à vérifier les renseignements. Les traductions sont proposées pour faciliter la lecture; la source officielle fait référence pour les conditions et les exigences.
Référence source : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/STAT/