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内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-27

统计推断

UCL统计学辅导：从基础到进阶 𐟎“𐟓š 帝国理工统计与精算PhD，专攻精算学、概率论、统计推断、因果推断（包括异质性处理效应分析、因果特征挖掘、合成控制法等）、贝叶斯统计、随机过程、金融随机分析、矩阵论、多元回归分析、数据挖掘、机器学习、量化分析、非确定性量化SQL。 𐟓ˆ 包括但不限于以下UCL统计学辅导课程：预测学 Forecasting 决策与风险 Decision and Risk 随机系统 Stochastic Systems 统计推断 Statistical Inference 医疗统计学 Medical Statistics 数据计算 Statistical Computing 析因实验 Factorial Experimentation 应用贝叶斯方法 Applied Bayesian Methods 统计学精选话题 Selected Topics in Statistics 调查统计设计 Statistical Design of Investigations 金融随机方法 Stochastic Methods in Finance 统计模型和数据分析 Statistical Models and Data Analysis 健康经济学的贝叶斯方法 Bayesian Methods in Health Economics 𐟎﹤𝜤𘚣€论文、提案、毕业论文等课业的帮助包括： Tutorial Editing Proofreading 𐟒ꠥꦎ妜‰把握的任务，欢迎挑战！

如何用5本书提升孩子的数学思维？孩子小时候，我总是以为快乐教育才是王道。结果到了小学，才发现数学思维的重要性。为了弥补之前的错误，我决定用数学思维来帮助孩子理解问题、看待世界。经过多次挑选，我最终选择了《数学从这里开始-统计思想》这套书。这套书是“数学从这里开始”系列的第二套，由数学名师、国际数学奥林匹克满分金牌得主、知名数学竞赛教练等数学领域的专家专为4-8岁孩子创作的数学启蒙绘本。整套书包括5册故事绘本、1册游戏书和1册使用指南。 𐟓š 第一册《预知未来》：这本书打开了孩子的统计之门，让他们初步感受到统计推断的奇妙魅力。统计不仅能分析当下的事情，还能预测未来，学习了统计就像拥有了预知未来的能力，是不是很酷！ 𐟓š 第二册《去郊游》：小伙伴们要去郊游了，到底去哪里呢？人多口杂难以决断，只能用我们的秘密武器——统计。通过投票的方式，我们找到了多数人想要选择的郊游地点，基于数据的科学决策才能让大家心服口服。 𐟓š 第三册《幸运大抽奖》：蓝小问一家得到了一人一次的抽奖机会，但想要抽到心仪的奖品好难啊！几次失望之后，蓝想想终于控制不住情绪哭了起来。爸爸告诉他们，世界上的事情存在着大量的不确定性，有些事必然发生，有些事可能不会发生。当天不遂人愿的时候，接受这种不确定性也是成长过程中的必经之路。 𐟓š 第四册《玩偶的家》：这本书带孩子们进一步理解随机性，体会用概率模拟概率分布的方法。 𐟓š 第五册《今天我来当老师》：这本书的重点是“从部分推整体”，通过收集部分数据，来推断整体情况。在日常生活中我们要试着找到推断的准确性和收集数据的代价间的平衡点，争取让自己的统计推断更科学。这套书最棒的一点就是游戏大冲关和使用指南的配合。家长通过使用指南，可以给孩子进行更专业的讲解，而游戏书则可以带孩子进行课后复习，双管齐下，效果奇佳。感谢@数学从这里开始，孩子的数学思维能力得到了大幅的提升，亲子关系也越来越融洽。从此，学习数学不再费妈费娃，孩子的小学之路也会越来越平坦。

大学生必读的数据科学经典书单数据科学的世界广阔而复杂，是不是感觉无从下手？别担心，我整理了一份必读书单，帮你快速入门，掌握核心技能！𐟎𐟗㯸看完这些书，你会对数据科学有深刻的理解！如果你有其他书籍推荐，欢迎在评论区留言分享哦！𐟒슥…婗觱𛊣€ŠAn Introduction to Statistical Learning》 by Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani 这本书非常适合初学者，涵盖了回归、分类、决策树、聚类等基础算法，并通过R语言代码实现，帮助读者将理论与实践结合。《All of Statistics》 by Larry Wasserman 这本书通过清晰的讲解和丰富的实例，涵盖了概率、统计推断、机器学习等多个领域的核心概念。适合从初学者到有一定基础的读者。数学类《High-Dimensional Probability》 by Roman Vershynin 这本书介绍高维概率方法，重点讲解了集中不等式和随机矩阵等核心工具。内容深入浅出，适合希望掌握现代高维数据分析基础工具的学生阅读。《Probability: Theory and Examples》 by Rick Durrett 这本书是经典的概率论教材，内容涵盖了从基础到高级的概率理论。Durrett以清晰的叙述和丰富的例子帮助读者理解抽象的概念。统计类《The Elements of Statistical Learning》 by Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman 这本书内容涵盖了回归、分类、模型选择等核心主题。适合统计、机器学习和数据科学领域的学习者，既有理论深度又有实用性。《Generalized Linear Models》 by P. McCullagh and J. A. Nelder 这本书系统性地扩展了传统线性回归的框架，涵盖了泊松回归、逻辑回归等重要模型。书中的理论推导清晰，结合具体案例和算法。《Statistical Inference》 by George Casella and Roger Berger 这本书是经典的统计推断教材，内容涵盖广泛，从基础概率论到高级推断理论，理论严谨、推导详细，兼具直观解释与数学证明。优化类《最优化：建模、算法与理论》这本书是国内优化理论领域的权威教材，内容系统全面，涵盖了凸优化、非线性优化等核心知识。书中理论推导严谨，案例丰富。《FIRST-ORDER METHODS IN OPTIMIZATION》 by Amir Beck 这本书系统介绍了优化中的一阶方法，特别适合处理大规模和高维问题。内容简明易懂，结合了凸优化与非凸优化的理论和实践。因果推断《CAUSAL INFERENCE What If》 by Miguel A. Hernan and James M. Robins 这本书是一本因果推断的入门教材。书中通过通俗易懂的语言和丰富的实例，讲解了因果推断中的核心概念与方法，如倾向评分匹配、双重差分、断点回归和工具变量等。算法类《Introduction to Algorithms》 by Thomas Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein 这本书是算法领域的经典教材之一，广泛用于计算机科学的教学与研究。书中系统介绍了各种基本算法及其分析方法，涵盖排序、查找、图算法、动态规划等主题。机器学习理论《Learning Theory from First Principles》 by Francis Bach 这本书是一本系统讲解学习理论的教材，适合那些希望从基础原理入手、深入理解机器学习理论的读者。书中从基本概念出发，逐步引导读者掌握关键的学习算法及其背后的数学原理。统计计算《Statistical Computing with R》 by Maria L. Rizo 这本书专注于使用R语言进行统计计算。书中涵盖了从基本的统计方法到复杂的算法实现，包括蒙特卡罗模拟、最大似然估计、数值优化等内容。它为读者提供了丰富的编程实例，帮助他们将理论知识与实际编程结合起来。希望这份书单能帮助你更好地理解和掌握数据科学！𐟌Ÿ

【新提醒】大数据、机器学习与统计学_挑战与机遇 - 数模资源交流 - 数学建模社区-数学中国网页链接从大数据的特点和机器学习的本质出发,讨论了大数据和机器学习对统计建模与统计推断的挑战与机遇,包括由抽样推断总体分布性质、充分性原则、数据归约、变量选择、模型设定、样本外预测、因果分析等重要方面,同时也探讨了机器学习的理论与方法论基础以及统计学和机器学习的交叉融合.

医学论文统计学错误详解及避免方法在医学论文中，统计学错误可能会导致研究结果的不准确或不可靠。以下是一些常见的统计学错误及其解析： 𐟓Š 数据收集和处理中的错误数据收集和处理中的偏差，如选择偏差、信息偏差和混杂因素，都可能导致结果的不准确。在研究设计阶段，需要仔细考虑这些因素，并采取适当的措施来减少它们的影响。 𐟔 错误的统计方法选择合适的统计方法对于准确分析数据至关重要。例如，如果数据不符合正态分布，使用t检验可能会导致不准确的结果。因此，在分析数据之前，需要进行适当的统计推断和数据转换。 𐟚렩”™误的假设检验在假设检验中，I型错误是指拒绝了真实的零假设，而II型错误是指接受了错误的假设。这两种错误都是不可避免的，但可以通过调整显著性水平来控制I型错误的发生率。 𐟓ˆ 结果解释不准确在解释结果时，需要考虑到统计显著性和临床意义之间的差异。即使统计上显著，也可能不具备临床意义。因此，需要仔细解释结果，并将其与现有的文献和研究进行比较。为了避免这些错误，需要进行仔细的研究设计、数据收集和分析。此外，还需要在研究报告中详细说明所使用的统计方法，并展示足够的信息，以便其他研究人员可以复现研究结果。

𐟓Š F分布全貌图解 𐟓ˆ 𐟔 探索F分布的奥秘，让我们从基础开始！F分布，作为一种重要的统计分布，广泛应用于数理统计领域。𐟓š 𐟓Œ 定义F分布：当随机变量xx(m)与xx(n)独立时，我们称F=X,/mX,/n为自由度为m与n的F分布，记为F~F(m,n)。其中，m和n分别被称为分子自由度和分母自由度。𐟔 𐟓Š 导出F分布的密度函数：通过一系列复杂的数学推导，我们可以得到F分布的密度函数。这个密度函数是一个只取非负值的偏态分布，其图像呈现出独特的形状。𐟓ˆ 𐟎分布的应用：F分布在统计推断、假设检验等领域有着广泛的应用。通过查看F分布表，我们可以得到不同置信水平下的临界值，从而对统计假设进行检验。𐟚€ 𐟒ᠥ𐏨𔴥㫯𜚥œ襺”用F分布时，需要注意选择正确的自由度，并确保数据的独立性和正态性。这样，我们才能得到准确可靠的统计结果。𐟌Ÿ 𐟔젦𗱥…妎⧴↥ˆ†布的奥秘，你会发现更多统计学的精彩！让我们一起开启这场奇妙的数学之旅吧！𐟚€

概率与可能性的区别与联系概率和可能性虽然紧密相关，但它们之间有着微妙的差异。𐟔 概率，从数学的角度来看，是事件发生的可能性大小的度量。它是一个介于0和1之间的数值，其中0代表事件不可能发生，而1则代表事件一定会发生。通过统计学和概率论，我们可以根据已知的信息和数据来估算事件的概率。𐟓Š 然而，当我们面对所有可能的情况和因素时，概率并不能完全描述每个可能性的发生概率，因为我们可能缺乏所有的信息和数据。此外，概率也无法解决那些只有一个确定结果的情况。因此，在面对复杂情况时，我们可能会使用概率模型和方法来估计事件发生的可能性，并将其作为参考依据。但重要的是，概率并不代表绝对的确定性，它只是一种基于已知信息的相对推断。𐟎可能性则更广泛地描述了某件事情发生的程度。它不仅包括概率，还可以涵盖其他因素，例如基于经验、直觉或判断得出的可能性。在某些情况下，我们可能无法基于可靠的数据来计算概率，但仍然可以对事件的可能性进行估计和判断。𐟤” 简而言之，概率更加严谨和精确，是基于数学的计算和统计推断；而可能性则更加宽泛，涵盖了更多的主观估计和判断。在实际应用中，我们常常使用概率来描述事件的可能性，但也要注意到其中的差异和适用范围。𐟓

Data Science面试，你行吗？最近在澳洲留学的同学们，想要顺利入职Data Science岗位，统计学的知识可是面试中的重中之重！𐟓ˆ 在面试中，你需要特别关注以下几个方面的内容：概率和统计推断：这是统计学的基础，面试官会通过各种方式考察你的理解。回归模型：如何选择和建立合适的回归模型，是面试中常见的提问。实验设计：了解如何设计实验，以及如何通过实验数据来验证假设。 A/B测试：掌握A/B测试的原理和方法，这是现代数据分析中的关键技术。数据清洗和预处理：如何处理不完整、不准确的数据，以及如何进行数据预处理。模型评估和选择：了解如何评估模型的性能，以及如何选择最佳的模型。以下是一些面试中常见的统计学问题：什么是中心极限定理？描述一下假设检验的过程，如何评估一个洞察的统计显著性？如何在数据集中筛选异常值？如何使用Excel计算p值？什么是选择偏差，为什么它很重要？

𐟓š数学与应用数学宝子必看！ 𐟎“数学与应用数学的宝子们，这里有你们不能错过的选题思路哦！ 𐟔 基础数学理论研究： - 𐟧œ数论中的奥秘函数探索”。深入数论，揭示特殊函数的神秘面纱。 - 𐟌“拓扑空间探秘”。了解拓扑学，为其他学科提供强大的理论支持。 𐟓– 应用数学领域探索： - 𐟒𜢀œ数学建模的经济智慧”。用数学模型解析经济现象，助力决策。 - 𐟛𐯸“最优化理论的工程应用”。提升工程设计效率，解决实际问题。 𐟎“ 数学教育方向： - 𐟒ᢀœ创新数学教学方法”。打破传统，激发数学思维与创造力。 - 𐟓š“在线数学教育新模式”。适应时代变迁，探索在线教学新途径。 𐟔젨𗨥�瑧 ”究： - 𐟔좀œ数学与物理的交融”。推动两大学科共同发展，创造新知。 - 𐟌𑢀œ生物数学的数学模型”。为生命科学带来新的研究视角。 𐟓Š 数据分析与统计： - 𐟓ˆ“大数据时代的分析新技”。掌握数据分析方法，应对时代挑战。 - 𐟓Š“统计推断的实际应用”。解决实际问题，展现统计的魅力。

如何在英国本科数学中脱颖而出？𐟓š 在英国学习数学，尤其是金数和金统专业，真的是一场硬仗。机器学习、强化学习和深度学习这些高科技名词，听起来就让人头大，但它们都对代码能力有极高要求。对于金数和金统专业，这些软件是计算的核心，而对于统计推断和时间序列课程，本科阶段更多是理论考察，但研究生阶段往往会结合R语言进行数据计算。到了研究生阶段，金数专业的重点会转向随机过程（如停止时间和鞅）、测度（如伊藤积分）以及Black-Scholes理论（如二叉树模型和风险中性定价）。掌握这些内容并结合Monte Carlo方法做项目，用Python或C++编程语言是必不可少的。所以，本科阶段一定要打好代码基础，至少掌握一门编程语言。如果你只擅长理论知识，但代码能力差，研究生学习会非常煎熬，几乎每门课都绕不开编程。对于数据分析类的岗位，没有强大的代码能力，实习关都很难过。即使找到数学相关工作，也大多是偏文的岗位。选课也是一门学问。在英国，很少有同学能长期提前预习课程。如果你选了大量coursework，几乎每隔两三周就要赶due，哪里还有时间去复习？其实，即使在英国学习数学，英语不好也不是问题。即使在课堂上听不懂，每周的paper一定要做，跟着笔记和ppt一步步来。每道题都是对知识的考查，做完了再回去看课件，这样更能理解知识点。不过，即使每周都做了paper，到了第六周期中考试，还是会忘记很多内容。但学过的知识捡得快，而不是考前还在学习从未见过的新知识。忘得快的原因可能是边看答案边做paper，这也会导致知识遗忘的速度加快。所以，如果听不懂，做paper可以边看答案边做，但当理解了考察的知识点后，不看答案再做一遍，不断巩固理解。对于上课听不懂或每周练习没答案没参考的情况，其实可以多在知乎或视频网站搜索。大部分需要用到的数学知识都有视频讲解。当然，有问题也要积极问教授。有时候自己琢磨很久的内容，或许有人给解释两句就能明白。总之，掌握代码能力和理论知识是英国本科数学的两大支柱。只有两者结合，才能在学术和职业道路上走得更远。加油吧！𐟒ꀀ

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