Statistical Inference

课程简介

概率与分布复习。 估计理论：点估计、矩法、百分位匹配、最大似然估计、充分统计量、指数族、完备性、偏差、方差、均方误差、最小方差无偏估计、克拉美-罗下界、费舍尔信息、拉奥-布莱克韦尔定理、渐近分布、区间估计、枢轴量法、大样本置信区间。 假设检验：奈曼-皮尔逊引理、显著性和功效、似然比检验和信息准则。 贝叶斯统计：贝叶斯估计、假设检验和模型选择。

学习目标

使学生能够理解统计推断的理论和实践。

先修要求

先修课程：AMA528 概率与随机模型

教学模式

本课程主要通过讲授和辅导进行。教学和学习方法主要以问题解决为导向。该方法旨在发展数学技术及其在解决问题中的应用。鼓励学生采用深入学习的方法，运用批判性思维、评价性思维、关联、整合和应用理论到实践的高级认知策略。