統計プログラムのスポーツベット ブックメーカー
スポーツベット ブックメーカー学士
生徒の学習成果
スポーツベット ブックメーカーとデータ サイエンスの学士号に求められる成果には、基礎となる原則の習得が含まれます, 計算方法, および次の概念の応用: 微積分ベースの確率, スポーツベット ブックメーカー的推論, 適用された線形モデル, そしてスポーツベット ブックメーカー的設計. 微積分ベースの確率は STAT 510 で研究されています, スポーツベット ブックメーカー的推論は STAT 511 で研究されています, 応用線形モデルは STAT 705 で研究されています, スポーツベット ブックメーカー的設計は STAT 710 で研究されています, STAT 720, およびSTAT 722. スポーツベット ブックメーカー学とデータ サイエンスの専攻者は STAT 510 を受験する必要があります, 511, 705, そして 710 のうちの 1 つ, 720, そして 722.
前述の各クラスについて, クラスの講師は、次の基準に基づいて統計とデータ サイエンスの各学部専攻をスポーツベット ブックメーカーします。
1. 微積分に基づく確率:
- 確率法則と条件付き確率の知識.
- 微積分を含む分布問題を設定して解く能力.
- 正規分布や二項分布などのよく知られた分布の特性に関する知識.
- 独立確率変数の線形結合に関する基本定理の知識.
- 大規模なサンプル信頼区間の構築および平均と比率の仮説検定における中心極限定理の役割に関する知識.
- t 分布の使用 (その使用が適切であるという仮定を含む).
- 信頼区間の頻度主義的解釈, 仮説の検証, および p 値.
- 最尤法やモーメント法などの推定方法に関する知識, 平均二乗誤差.
- 単一因子および複数因子の基本的な ANOVA モデルを設定する機能.
- 単純な線形のモデルを設定する機能, 重回帰, パラメータが線形である多項式回帰などの重回帰モデルの変形.
- E(Y, モデルの適合性または不適合をスポーツベット ブックメーカーする.
- SAS を使用して分析を実行し、スポーツベット ブックメーカー専門家以外でも理解できる方法で出力を解釈する能力.
- 科学研究のための適切な実験計画またはサンプリング計画の選択.
- 標準的な研究デザインの特定
- 標準的な研究デザインに適したモデルと分析の選択.
- 必要に応じて表やグラフの手法を使用して結果を報告し、スポーツベット ブックメーカー専門家以外でも理解できる方法で結果を説明する能力.
学部スポーツベット ブックメーカー活動の概要
「ビッグデータ」の時代に,”データを収集して分析するスキルを持つ人材の需要はかつてないほど高まっています. その結果, 統計とデータ サイエンスの専攻は、これらの需要を満たすために絶え間ない進化の過程を続けてきました. 専攻への変更には、更新された要件とコースの提供、および専攻への「データ サイエンス」という語句の追加が含まれます. 現在、メジャー部門は 31 件、マイナー部門は約 58 件と過去最高を記録. 専攻向け, 生徒の学習成果は現在満足のいくものであるようです。優れた点でも不十分な点でもありません. ただし, 現時点でプログラムに加えられた変更の有効性についてより強力に主張するにはデータが現時点では不十分. プログラムの成功を監視するのに役立つ可能性のある改善点がスポーツベット ブックメーカープロセスを通じて明らかになりました. これには次のものが含まれます: 1) 卒業後の就職成果を測定し、卒業生とのコミュニケーションを促進するために、専攻を対象とした卒業調査を実施すること、および 2) 学生をスポーツベット ブックメーカーする能力を向上させるためにデータ収集と分析プロセスを変更すること私たちのプログラムの新たな重点を考慮した、長期にわたる成果.
応用スポーツベット ブックメーカー学の卒業証明書
生徒の学習成果
- 生徒は応用スポーツベット ブックメーカーの基礎を理解します.
- 生徒は実験計画法における主要な問題を理解できるようになります.
- 学生は主要なソフトウェア パッケージの機能をデモンストレーションします.
スポーツベット ブックメーカー学の修士号
生徒の学習成果
修士課程の学生は、次の分野で習熟していることを証明する必要があります:
- コミュニケーション スキル
- 人前で話すスキルとプレゼンテーションのスキル
- レポート作成スキル
- グラフィカルな方法を使用して情報を表示および解釈する機能
- 他の分野の研究者と協力し、コミュニケーションをとる能力
- コンピュータ スキル
- スプレッドシートを使用する機能, ワープロ, およびグラフィック パッケージ
- スポーツベット ブックメーカーコンピューティングのスキル / 少なくとも 1 つのスポーツベット ブックメーカーソフトウェア パッケージを使用する能力
- 基礎的なスポーツベット ブックメーカー知識
- スポーツベット ブックメーカー理論の基本的な考え方の理解
- 線形モデル理論の基本的な考え方の理解
- 研究デザインの基本的な考え方の理解
- スポーツベット ブックメーカーの応用
- 実際の問題に対するスポーツベット ブックメーカーの実際的な応用についての理解
- 研究プロセス/科学的手法の理解
- 基本スポーツベット ブックメーカーの複雑な問題への拡張
- 理論と応用を結び付ける能力
- 異なる種類のスポーツベット ブックメーカー手法間で類似点を示す機能
- 新しいスポーツベット ブックメーカー手法を調査して実装する能力
修士号スポーツベット ブックメーカーのための活動の概要
次のスポーツベット ブックメーカー活動は完了しました (2009 年春現在):
- 学生の学習成果 (SLO) と調整マトリックスはスポーツベット ブックメーカー局の Web サイトに掲載されています.
- 統計 713 用のスポーツベット ブックメーカーフォームが作成されました, 710, 720, 722, 770, 771, そして860.
- 統計 945 (コンサルティング セミナー) とマスターズ ディフェンス用のスポーツベット ブックメーカールーブリックが作成されました.
現在のスポーツベット ブックメーカー活動 (2009 年春現在):
- データはスポーツベット ブックメーカー 713 の教員から収集されています, 710, 720, 722, 770, 771, そして860.
- 学生がスポーツベット ブックメーカー 945 のコンサルティング プロジェクトを完了すると、データが収集されます.
- マスターズディフェンスの教員オブザーバーからデータを収集中.
スポーツベット ブックメーカー学の博士号
生徒の学習成果
- スポーツベット ブックメーカー科学の研究を実行する能力.
- スポーツベット ブックメーカー文献にアクセスして読む能力.
- スポーツベット ブックメーカー的推論の主要なモードの理解: 頻度主義, 意思決定理論, ベイジアン, そして可能性.
- 計算とシミュレーションに基づくスポーツベット ブックメーカー手順の知識.
- 応用科学者やスポーツベット ブックメーカーコミュニティとコミュニケーションをとる能力.
博士号スポーツベット ブックメーカーの進捗状況の概要
学生の学習成果 (SLO) と調整マトリックスが作成され、統計局の Web サイトに掲載されました. 調整マトリックスはコースをリストします, 資格試験, および博士課程プログラムが SLO とどのように整合しているかをスポーツベット ブックメーカーするために使用される具体的な基準としての論文. 予備試験, 研究の最新情報, 最終防御もリストに記載されています, 退職面接と同様. 博士課程プログラムのスポーツベット ブックメーカーを補足するため, プログラムスポーツベット ブックメーカーのために教員と学生から定量的なデータを収集するために、予備試験と最終試験の調査フォームが作成されました. 予備試験のアンケートフォームはいくつかのケースに対して「試験的に」実施され、いくつかの初期データが収集されました. このアンケートに回答した教員からのフィードバックに基づく, 学部および大学の SLO に対する調査におけるスポーツベット ブックメーカー基準の追跡を改善するために、いくつかの小さな修正が行われる可能性があります.