定量预测
持续时间
- 一个学期或同等
接触时间
- 54小时面对面+混合
校园单位交付结合面对面和数字化学习。
2023年的教学时间
山楂 高等教育。学期2 |
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日期: 结果: 最后自我报名: 人口普查: 最后退出没有失败: |
目的和目标
本单元采用数学的方法来给学生配备所需的技能来执行复杂的数据集的分析,无论是科学,工业,金融或个人。本单元介绍学生在制定和关键的数学方法解决此类问题。
单元学习成果(ULO)
在成功完成本单元学生将能够:
1。检查如何应用到不同类型的分析数据集来帮助量化决策在商业、政府、科学和工程
2。解决问题通过量化和理解不同类型的数据
3所示。使用随机微积分和概率分布模型数据,分析系统和预测结果,评估这些预测模型的性能
4所示。操作数据和影响使用软件包Matlab和R等计算。
单位详细信息
教学方法,评估和内容。
教学方法
山楂
类型 |
小时每周 |
的周数 |
总 |
在校园讲座 |
3 | 12 | 36 |
在校园类(教程) | 1 | 12 | 12 |
在校园计算机实验室 | 1 | 6 | 6 |
未指明的自主学习活动 | 8 | 12 | 96年 |
总 |
150小时 |
评估
类型 |
个人/团体的作用 |
权重 |
单元学习成果(ULOs) |
赋值1 |
个人/团体 |
10 - 20% |
1、2、3、4 |
赋值2 | 个人/团体 |
10 - 20% | 1、4 |
测试1 |
个人 |
10 - 20% |
1、2 |
测试2 | 个人 | 10 - 20% | 1、3 |
检查 | 个人 | 40 - 60% | 1、2、3、4 |
障碍
评估通过一个单元的最低要求和满足所有单元学习成果最低标准,学生必须达到:(i)一个聚合50%或更多的标志,和
(2)至少40%的期末考试。
学生不成功实现障碍要求(2)将获得最多45%的总标志。
内容
- 概率论(随机variabes,分布和中心极限定理)
- 时间序列分析和随机过程
- 与自回归模型建模
- 操纵数据的统计R和Matlab编程语言等。
研究资源
——阅读材料。
阅读材料
阅读材料的列表和/或所需的文本将在单位大纲。