Описание
Теоретические основы науки о данных с использованием программ с открытым исходным кодом. Эмпирические функции распределения, точечная оценка, оценка интервалов, тесты гипотез, метод максимального правдоподобия и метод моментов. Формальные инструменты разрабатываются, а концепции демонстрируются с помощью моделирования. Абстрактные понятия конкретизируются через визуализацию и численные вычисления.
Предварительные требования
- Предварительные требования: MATH 2007 (или MATH 1005 или MATH 2052); и DATA 2500; и DATA 1519 (или STAT 2509 или STAT 2559).
Условия и порядок
- Исключает получение дополнительного зачёта за Исключает получение дополнительного зачёта за STAT 3508, STAT 3558 .
- Предварительные требования: MATH 2007 (или MATH 1005 или MATH 2052); и DATA 2500; и DATA 1519 (или STAT 2509 или STAT 2559).
- Лекции три часа в неделю, лабораторные один час в неделю.
Текст источника на языке оригинала
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.
Источники и ссылки
Даты и источники сохраняются, чтобы помочь вам проверить сведения. Переводы предлагаются для удобства чтения; официальным источником для условий и требований является оригинал.
Исходная ссылка : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/STAT/