数学与统计学课程专门为具有数学能力的学生而设计，他们对解决受现代科学、技术、调查抽样、商业、医学、工业、政府和许多其他领域启发的涉及风险和不确定性的数学问题感兴趣。如果你在假期弯道超车，那么你可以报名海师帮的专业课程预习，构建数学和统计学的知识框架，让自己理解得更为透彻。
一、课程结构
课程设置遵循的原则是，随着学位的进展，模块选择变得越来越灵活。除此之外，您还可以选择“超负荷”学习范围更广的模块(例如外语)中的其他选项。
第一年
一年级的必修模块介绍了统计学背后的数学思想。还有数学及其他学科的大量附加选项。
第二年
在第二年，统计学和数学得到进一步发展，并且同样有许多可选模块。在第二年结束时，您可以选择 3 年制 MathStat 学位和(假设您的平均成绩至少为 60%)4 年制 MMathStat。
最后一年
MathStat： MathStat 的第三年(最后一年)没有必修模块，但您必须至少学习四个统计模块。
MMathStat： MMathStat 的第三年包括高级概率和统计建模的必修模块以及许多可选模块。总的来说，你必须至少修读五个统计模块和至少两个数学模块。MMathStat 的第四年(最后一年)提供许多统计学、数学和其他领域的模块，你还可以从统计学的某个领域选择一个硕士级论文主题。
二、课程学习重点
1.基础数学技能
基础数学技能包括代数、几何和微积分。代数部分涵盖方程求解和函数图像，几何涉及平面和空间形状的性质和关系，微积分则包括导数和积分，用于分析变化和累积量。这些基本技能是理解更复杂数学概念的基石。
2.概率论
概率论是统计学的基础，研究随机现象的规律。关键概念包括随机变量、概率分布、期望值和方差。掌握这些概念有助于理解数据的不确定性和变异性，并为推断统计量提供理论支持。
3.统计推断
统计推断涉及从样本数据推断总体特征。重点内容包括点估计、区间估计和假设检验。这些方法帮助学者和专业人士从有限的样本数据中做出合理的结论，并衡量结论的不确定性。
4.回归分析
回归分析用于探索和量化变量之间的关系。线性回归是最基本的形式，主要用于预测和解释两个变量间的线性关系。多元回归分析则扩展到多个预测变量，适用于更复杂的数据集。
5.时间序列分析
时间序列分析专注于有时间序列结构的数据。主要方法包括平稳性检验、自相关函数和移动平均模型。时间序列分析广泛应用于经济、金融和气象等领域，以预测未来趋势和模式。
6.数学建模
数学建模是将实际问题转化为数学问题并求解的过程。建模步骤包括假设设立、方程建立和结果解释。有效的数学建模能够简化复杂系统，提供决策支持和策略优化。
7.数据分析软件
掌握常用的数据分析软件，如R、Python和SPSS，对于统计分析的实施至关重要。这些工具提供丰富的函数库和数据处理能力，能够有效地进行数据清洗、分析和可视化，提升分析效率和准确性。
8.高级统计方法
高级统计方法包括多元统计分析、非参数统计和贝叶斯统计。这些方法适用于特定条件下的数据分析需求，提供比传统方法更灵活和强大的分析工具，帮助深入理解复杂数据结构和关系。
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