설명
오픈소스 소프트웨어를 사용한 데이터 과학의 이론적 기초. 경험적 분포함수, 점추정, 구간추정, 가설검정, 최우추정법 및 모멘트법. 형식적 도구를 개발하고 개념을 시뮬레이션으로 입증. 추상적 개념을 시각화 및 수치 계산을 통해 구체화.
선수 과목
- 선수과목: MATH 2007 (또는 MATH 1005 또는 MATH 2052); 및 DATA 2500; 및 DATA 1519 (또는 STAT 2509 또는 STAT 2559).
조건 및 세부사항
- 중복 학점 불인정: STAT 3508, STAT 3558.
- 선수과목: MATH 2007 (또는 MATH 1005 또는 MATH 2052); 및 DATA 2500; 및 DATA 1519 (또는 STAT 2509 또는 STAT 2559).
- 주당 강의 3시간, 실습 1시간.
원문 참조 텍스트
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.
출처 및 참고문헌
날짜와 출처는 정보를 확인하는 데 도움이 되도록 보관됩니다. 번역은 읽기 편의를 위해 제공되며 조건과 요건은 공식 출처가 기준입니다.
출처 참조 : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/STAT/