南安普顿大学统计学专业介绍
课程描述
本课程将教授您各种统计技术背后的理论,并如何将其应用于专业统计学家每天面临的场景。
您将建立对重要统计技术和概念的详细工作知识,包括线性和广义线性建模、贝叶斯统计、时间序列和机器学习。您将学习如何分析并从数据中得出有意义的结论,并使用统计计算软件R开发您的编程技能。
本课程还包括如何收集数据和设计实验的模块,以及统计在临床试验中的作用。
课程约三分之一的内容专注于您的论文。这可能集中在调查数据集,或更理论性或方法论性的主题上。旨在为您提供可在简历中展示的技能,如规划和研究项目、数据获取、问题规范、分析和报告研究结果。
论文题目通常由外部客户提供 - 例如制药公司或体育建模组织。远程学习学生通常会带着雇主设计的项目前来。
入学要求
最低要求为获得2:1本科荣誉学位,其中包含大量的数学和统计学组成部分。特别是,您应该学习以下主题并在评估中表现良好(例如,至少获得60%的分数)。
统计学的数学方法:线性代数中的思想和技术,包括多重积分、微分、矩阵代数、二次形式理论。 概率和概率分布:概率和条件概率的法则,随机变量和随机向量及其分布的概念,计算方法;大数定律和中心极限现象。 基本统计学:假设检验;点估计和置信区间;似然方法;线性建模;统计软件的使用,例如R。 在开始您的统计学硕士课程之前,您还应该阅读入门材料:
为统计学硕士课程做准备
我们还考虑各种国际资格:
国际学生入学要求
总体雅思成绩为6.5,各部分最低为6.0,或等同成绩。
我们接受的其他英语语言资格
国际学生的途径课程 如果您是一个国际学生,不符合该课程的入学要求,您有机会申请在谢菲尔德大学国际学院的科学与工程预科课程。该课程旨在发展您的英语语言和学术技能。成功完成后,您可以进入谢菲尔德大学的学位课程学习。
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