UniMate AI

MATH5905

Statistical Inference

2 学分难度 中等👥 11 人学过

课程介绍: 本课程为统计推断提供了理论基础。 在决策理论框架中讨论了推理中的三个主要目标(估计,置信集构造和假设检验)。 重点放在频率论和贝叶斯方法上。 对参数,非参数和鲁棒程序进行了比较和对比。 针对固定样本大小和渐近意义讨论了推理的最优性。 还引入了高阶渐近方法。 从理论上和数字上说明了诸如自举之类的计算密集型程序。 将讨论许多说明性示例和实际应用。

Reviews

学生评价

3.0

难度

3.0

含金量

4.0

压力

4.0

教师评分

Yiling Lai

DS必选入门课,简单适合划水

From Seniors

学长留下的

基础信息谁都查得到,真正值钱的是过来人的经验。

学姐说

比你早一年的学长留下的真实经验 —— ChatGPT 给不了。

这门课还没有学长经验,你可以是第一个 —— 注册后在课内分享。

往年考点 / 踩坑

这门课暂无往年考点记录。

毕业生去向(整体)

下面是匠人学院毕业生整体去过的公司分布(来自脱敏校友证言)。这是全平台的总体去向,不代表选这门课的人一定去这些公司。

统计自 317 份脱敏校友证言

Deloitte

6 位校友

岗位:Graduate Program · Graduate Consulting · Platform Engineer · Web developer · Platform engineer

Zerologix

4 位校友

岗位:Frontend Dev · junior frontend developer · Front-end Developer · Full Stack Developer

Servian

4 位校友

岗位:Full-stack Developer · Data Engineer · Consultant

关于这块数据,我们说实话

雇主墙来自脱敏毕业生证言(testimonials)的整体分布,无法关联到具体学员或其所选课程;仅作为毕业生去向的总体社会证明展示。

我们没有"某位学长选了这门课、后来进了哪家公司"这种可查询的个人去向档案 —— 校友证言是脱敏的,无法关联到具体的人或他选过的课。所以这里只给整体分布,不给个人路径,不编。