説明
オープンソースソフトウェアを用いたデータサイエンスの理論的基礎。経験分布関数、点推定、区間推定、仮説検定、最尤法およびモーメント法。形式的な手法を展開し、概念はシミュレーションを用いて示される。抽象的な概念は可視化と数値計算を通じて具体化される。
前提条件
- 前提科目：MATH 2007（または MATH 1005 または MATH 2052）；および DATA 2500；および DATA 1519（または STAT 2509 または STAT 2559）。
条件および詳細
- 以下との重複単位不可：STAT 3508、STAT 3558。
- 前提科目：MATH 2007（または MATH 1005 または MATH 2052）；および DATA 2500；および DATA 1519（または STAT 2509 または STAT 2559）。
- 講義 週3時間、実験 週1時間。
原語による参照テキスト
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.
出典と参照
日付と出典は、情報を確認する際の参考のために保持されています。翻訳は読みやすくするための提案であり、条件や要件については公式の出典が基準となります。
出典の参照 : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/STAT/