説明
オープンソースソフトウェアを用いたビッグデータへ拡張する推論的データサイエンスツール。尤度の漸近的性質、パラメトリックおよびノンパラメトリック手法、ブートストラップ、ジャックナイフ推定、頻度主義およびベイズの視点。形式的手法を展開し、シミュレーションを用いて概念を実証。抽象的概念を可視化と数値計算を通して具体化する。
前提条件
- 前提科目：STAT 2210。
条件および詳細
- 追加単位を認めない：STAT 3509 または STAT 3559 に対する追加単位を認めない。
- 前提科目：STAT 2210。
- 講義 週3時間、実験 週1時間。
原語による参照テキスト
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.
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/