美国大学本科STA462是什么课?

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我上的也是这个,今年春季入学的。 先说一下这门课的难度吧,我认为是比较难的一门课了(对中国人来说)。原因有二:其一是知识点比较抽象且很难理解(比如证明一道题的时候,可能你要花很多时间思考他说的结论到底是什么意思,以及为什么是对的。其二是考试难度比较大,主要难在需要大量的计算和证明的过程。中国学生可能比较习惯直接套用公式和证明过程,但这门课很多内容是需要我们自己推出来的,而且推导的过程也是比较难的。 不过这们课的内容还是很有意思的。我们学的主要是统计分析的理论和方法。如果掌握了这些理论和方法,就可以使用SAS等软件做出结果来。所以这也为以后学习统计学或者数据科学打下了良好的基础。

再谈一下这门课的教学质量。我觉得教授讲课还是很认真的,如果上课听不懂,课后可以去看录制的网课(我还没有看完= =)。每节课后会有一篇阅读材料,都是精选的自经典的统计文献,适合喜欢读文献的同学。每周还会有一次workshop,由同学们轮流做topic,讨论最近的前沿研究。另外教授还会组织大家做一些数据分析的处理工作。

最后谈谈这门课的学习成绩评定。这门课的最终考试成绩由两个部分组成;一个是对知识点的掌握情况(30%),另一个是完成作业的情况(70%)。知识点的掌握情况又分为两部分,一个是概念的掌握(15%),另一个是应用的掌握(15%)。概念的掌握比较容易,只需要记住定义就可以。最难的是应用部分的掌握,因为是需要真正去理解这个概念是如何得出以及如何应用的。作业的完成情况是根据你的分析思路是否正确、数据处理步骤是否有遗漏、结果是否合理等等来评判的。

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不同学校会有一定的差异,一般来说,在本科阶段,主要会分为“回归分析导论”和“回归分析”两部分。回归分析导论一般是Sta462的前半部分,回归分析是Sta462的后半部分,但是不同学校名称不一样,有的学校回归分析导论是st461,回归分析是st462。

回归分析导论主要会教的模型是一元线性回归(简单线性回归),回归分析主要教的模型是多元线性回归。线性回归包括回归模型的设定、回归参数的估计、模型的解析、假设检验以及模型预测。同时,针对多元线性回归,还会学习岭回归、变量选择。最后,还有两类特殊的线性回归模型:二阶段最小二乘法(two stage least squares)和逻辑回归(也就是logistic回归)。

除了上面所讲的回归分析之外,在本科Sta462的课程里一般还会讲到方差分析(ANalysis Of VAriance,ANOVA),方差分析的内容与回归分析很像,也是模型的设定、估计、解析、假设检验以及模型预测。区别在于,方差分析主要是多因子分析,回归分通常只有一个反应变量,但是方差分析可以有多个。方差分析根据因子是连续(定量)变量还是离散(定性)变量又可以分为单因子方差分析、双因子方差分析和多因子方差分析。

以上所述为本科Sta462的主要内容,不同的学校内容有些差异,有的学校可能会少讲点方差分析,或者讲点试验设计(设计实验的观测数据)。

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