數學與統計學課程專門為具有數學能力的學生而設計，他們對解決受現代科學、技術、調查抽樣、商業、醫學、工業、政府和許多其他領域啟發的涉及風險和不確定性的數學問題感興趣。如果你在假期彎道超車，那么你可以報名海馬課堂的專業課程預習，構建數學和統計學的知識框架，讓自己理解得更為透徹。

一、課程結構

課程設置遵循的原則是，隨著學位的進展，模塊選擇變得越來越靈活。除此之外，您還可以選擇“超負荷”學習范圍更廣的模塊(例如外語)中的其他選項。

第一年

一年級的必修模塊介紹了統計學背后的數學思想。還有數學及其他學科的大量附加選項。

第二年

在第二年，統計學和數學得到進一步發展，并且同樣有許多可選模塊。在第二年結束時，您可以選擇 3 年制 MathStat 學位和(假設您的平均成績至少為 60%)4 年制 MMathStat。

最后一年

MathStat： MathStat 的第三年(最后一年)沒有必修模塊，但您必須至少學習四個統計模塊。

MMathStat： MMathStat 的第三年包括高級概率和統計建模的必修模塊以及許多可選模塊。總的來說，你必須至少修讀五個統計模塊和至少兩個數學模塊。MMathStat 的第四年(最后一年)提供許多統計學、數學和其他領域的模塊，你還可以從統計學的某個領域選擇一個碩士級論文主題。

二、課程學習重點

1.基礎數學技能

基礎數學技能包括代數、幾何和微積分。代數部分涵蓋方程求解和函數圖像，幾何涉及平面和空間形狀的性質和關系，微積分則包括導數和積分，用于分析變化和累積量。這些基本技能是理解更復雜數學概念的基石。

2.概率論

概率論是統計學的基礎，研究隨機現象的規律。關鍵概念包括隨機變量、概率分布、期望值和方差。掌握這些概念有助于理解數據的不確定性和變異性，并為推斷統計量提供理論支持。

3.統計推斷

統計推斷涉及從樣本數據推斷總體特征。重點內容包括點估計、區間估計和假設檢驗。這些方法幫助學者和專業人士從有限的樣本數據中做出合理的結論，并衡量結論的不確定性。

4.回歸分析

回歸分析用于探索和量化變量之間的關系。線性回歸是最基本的形式，主要用于預測和解釋兩個變量間的線性關系。多元回歸分析則擴展到多個預測變量，適用于更復雜的數據集。

5.時間序列分析

時間序列分析專注于有時間序列結構的數據。主要方法包括平穩性檢驗、自相關函數和移動平均模型。時間序列分析廣泛應用于經濟、金融和氣象等領域，以預測未來趨勢和模式。

6.數學建模

數學建模是將實際問題轉化為數學問題并求解的過程。建模步驟包括假設設立、方程建立和結果解釋。有效的數學建模能夠簡化復雜系統，提供決策支持和策略優化。

7.數據分析軟件

掌握常用的數據分析軟件，如R、Python和SPSS，對于統計分析的實施至關重要。這些工具提供豐富的函數庫和數據處理能力，能夠有效地進行數據清洗、分析和可視化，提升分析效率和準確性。

8.高級統計方法

高級統計方法包括多元統計分析、非參數統計和貝葉斯統計。這些方法適用于特定條件下的數據分析需求，提供比傳統方法更靈活和強大的分析工具，幫助深入理解復雜數據結構和關系。

海馬課堂專業課程預習

1.4000+嚴選碩博學霸師資。針對學生的薄弱科目和學校教學進度，匹配背景相符的導師。

2.根據學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排。

3.中英雙語詳細講解課程中的考點、難點問題，并提供多方位的課前預習，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。