统计学位需要参加哪些课程？
来源:教育资源网
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发布时间:2020-12-02 08:02:05
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所以你想在大学学习统计。你需要参加什么课程？你不仅要上与统计直接相关的课程，还要上与数学专业学生相似的课程。
以下是通常构成统计学学士学位核心的课程概述。学位要求因机构而异，因此请务必查看自己的大学或大学目录，以确定您需要参加什么才能获得统计学专业。
微积分课程
微积分是许多其他数学领域的基础。典型的微积分序列涉及至少三门课程。这些课程如何分割信息有一些变化。微积分教授解决问题并发展数字能力，这两种技能对统计都很重要。除此之外，微积分知识对于证明统计结果是必要的。
- 微积分一：在微积分序列的**个过程中，您将学习仔细思考功能，探索限制和连续性等主题。该类的主要焦点将移动到导数，该导数计算给定点处与图形相切的线的斜率。在课程结束时，您将了解积分，这是计算具有奇怪形状的区域面积的一种方法。
- 微积分二：在微积分序列，您将了解更多关于集成过程的信息。函数的积分通常难以计算其导数，因此您将了解不同的策略和技术。该课程的另一个主要主题通常是无限序列和序列。直观地说，这个主题检查无限的数字列表，当我们尝试将这些列表加在一起时会发生什么。
- 微积分三：微积分一和二的基本假设是我们只处理一个变量的函数。在最有趣的应用程序中，现实生活中的几个变量要复杂得多。所以我们概括了我们已经知道的微积分，但现在有多个变量。这导致结果不再可以在方格纸上描绘，而是需要三个（或更多）维度来说明。
其他数学课程
除了微积分序列之外，还有其他数学课程对统计很重要。它们包括以下课程：
- 线性代数：线性代数处理线性方程的解，这意味着变量的**幂是**幂。虽然方程2x+3=7是一个线性方程，但线性代数中最感兴趣的方程涉及几个变量。矩阵的主题是为了解决这些方程而开发的。矩阵成为将数据存储在统计和其他学科中的重要工具。线性代数也直接涉及统计中的回归领域。
- 概率：概率是许多统计数据的基础。它为我们提供了量化机会事件的方法。从集合理论开始定义基本概率，本课程将继续讨论概率中的更**主题，如条件概率和贝叶斯定理。其他主题的例子可能包括离散和连续随机变量，矩，概率分布，大数定律和中心极限定理。
- 实际分析：本课程是仔细研究的实数系统。除此之外，微积分中的极限和连续性等概念也得到了严格的发展。微积分中的许多定理都是在没有证据的情况下陈述的。在分析中，我们的目标是用演绎逻辑来证明这些定理. 学习证明策略对于培养清晰的思维很重要。
统计课程
**，我们得出您想要输入的统计数据。虽然统计研究在很大程度上依赖于数学，但有些课程特别适用于统计。
- 统计简介：统计**课程将涵盖基本的描述性统计，如平均值和标准差。此外，还将首次遇到一些统计推断主题，如假设检验。根据课程的级别和目标，可能还有许多其他主题。有些课程与概率重叠，将涉及对不同类型概率分布的研究。其他课程更多的是数据驱动，将侧重于如何使用计算软件来分析这些数据集的统计数据。
- 数学统计：这里介绍统计课程的主题是以数学严谨的方式处理。本课程中可能涉及的数据很少云科普。相反，大多数（如果不是全部）数学课程的想法被用来以理论方式处理统计思想。
- 专业课程：还有各种其他课程，然后你可以获得统计学位。许多高校都有围绕回归，时间序列，精算研究和生物统计学的整个课程。大多数统计程序要求您完成其中几个专门主题的课程。
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