Quantitative Methods for Engineers

课程简介

1. 实验数据、现场数据和气象数据（如混凝土抗压强度、交通流量、风速、波高、地震震级和频率）的分析技术：一阶矩和二阶矩、位置和分散度、异常值、散点图、箱线图、频率分布和样本大小要求。 实验结果、测量数据和气象数据的分布：正态分布（混凝土立方体和交通流量数据）、对数正态分布（洪水和旅行时间数据）、威布尔分布（风数据）。 抽样分布和估计量。拟合优度检验。 相关和回归分析，相关系数和残差。收集的数据（如河流流域的交通速度、径流和降水量、土壤的孔隙比和压缩指数）之间的相关性：回归模型、决定系数、预测区间。一般线性模型、多元回归。回归中的方差分析。长期趋势和影响因素的识别。 2. 假设检验和显著性检验。p值、检验的功效。均值超过标准值。均值和标准差随时间变化的影响。 两个总体的推断。不同时间和不同地点的环境质量比较，t检验。多个总体的推断。 单因素方差分析。双因素方差分析。随机区组设计。卡方检验。数据正态性的检验。列联表分析。

学习目标

为学生提供基本的数学工具和基础概念，使学生能够将问题用统计术语表述，并在土木工程和可持续发展领域应用统计工具进行数据分析。

先修要求

先修课程：AMA1131 微积分或AMA1130 工程师微积分；AMA2131/AMA2308 工程师数学

教学模式

强调主动学习的方法。讲座中将介绍基础知识，并穿插问题、练习和测验以供课堂讨论和课后自学。学生需阅读、做练习并批判性地反思课堂内容。还将提供一个配套的网络平台兼讨论论坛，以促进提问和讨论。可根据需求安排选修辅导课（每两周一次，每次1小时），以满足不同的学习需求。