Statistics for Finance Analytics

课程简介

描述性与可视化统计：描述统计：均值、众数、中位数、百分位数、方差、标准差、变异系数。频数分布、累积频数分布。使用统计软件生成条形图、箱线图、直方图和折线图。 参数估计：均值、比例、方差及两均值或两比例差别的点估计和区间估计。正态分布、t分布及其他分布。预设精度的样本大小计算。金融数据分析应用。 假设检验：假设检验的基本概念：统计假设、I型和II型错误、单侧和双侧检验、显著性水平、检验统计量和临界区域。总体均值、总体比例、总体方差、两均值差和两比例差的检验。卡方分布及皮尔逊卡方拟合优度检验。多重检验校正：Bonferroni校正。金融数据分析应用。 非参数检验：符号检验、符号秩检验、秩和检验及Kolmogorov-Smirnov检验。

学习目标

本课程旨在向学生介绍统计数据分析、常见概率分布及统计推断的基本要素。

先修要求

先修课程：基础统计学I（AMA1006）或同等课程；排除课程：统计学导论（AMA2634 / AMA2634A）

教学模式

本课程主要通过讲授和辅导进行教学。讲授将介绍课程大纲中各主题的基本统计概念，随后通过演示、习题和作业等活动进行强化。