Quantitative Methods for EOSH

课程简介

1. 实验数据、现场数据和气象数据的分析技术：一阶矩和二阶矩、位置和分散度、离群值、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、对数正态分布、威布尔分布。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。收集数据之间的相关性：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。随时间变化的均值和标准差的影响。两个总体的推断。不同时间和不同地点环境质量的比较，t检验。三个以上总体的推断。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、可持续发展和职业安全与健康领域应用统计工具进行数据分析。

先修要求

先修课程：无 排除课程：CSE372 / CSE38300 / CSE38900 / CSE39284

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、练习和小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站兼讨论论坛以促进提问和讨论。应要求可安排选修辅导课（每两周一次，每次1小时）以满足不同学习需求。