スポーツベットアイオー 出金
学部スポーツベットアイオー 出金
ステータス 100。 情報時代におけるスポーツベットアイオー 出金リテラシー.
このスポーツベットアイオー 出金は非定量分野の専攻者を対象としています. 概念的および解釈レベルでの統計の認識の発展に焦点を当てます, 日常生活の中で. データの認識と品質, サンプリング, 科学的調査, 意思決定, 人間関係の研究も含まれています. 授業内での実験や活動を通じて批判的思考力を養うことに重点を置きます, ディスカッション, 実際のデータセットの分析, 書面による報告書, そして共同学習. 必要に応じて、コンピューティング活動が含まれます; これまでのコンピューティング経験は必要ありません.
(3 単位時間) 提供: 秋, 春.
教授: 数学 100。 他の統計スポーツベットアイオー 出金で単位を取得している場合、単位として取得することはできません.
スポーツベットアイオー 出金AT 325。 スポーツベットアイオー 出金の概要.
確率と統計の基礎的な最初のスポーツベットアイオー 出金; 度数分布; 平均と変動の測定; 確率; 二項母集団と正規母集団に適した単純な信頼区間と有意性検定; 相関と回帰, 二変量母集団の信頼区間と有意性検定を含む.
(3 単位時間) 提供: 秋, 春, 夏.
教授: 数学 100。
スポーツベットアイオー 出金AT 340。 生体認証 I.
教科書による確率と統計の基礎的な最初のスポーツベットアイオー 出金, 例, そして生物科学を対象とした問題. 度数分布, 平均, 変動の尺度, 確率, 信頼区間; 二項に適した有意性の検定, 多項, ポワソン, および通常のサンプリング; 単純な回帰と相関.
(3 単位時間) 提供: 秋, 春.
教授: 数学 100。 スポーツベットアイオー 出金AT 325 のクレジットを受け取っている場合、クレジットとして受け取ることはできません, または 350.
スポーツベットアイオー 出金AT 341。 生体認証 II.
分散分析を使用した生物学的データの分析と解釈, 共分散の分析, そして重回帰. 負の二項分布とその応用.
(3 単位時間) 提供時期: 春.
PR.: ステータス 325, 340, または 350.
ステータス 350。 ビジネスおよび経済スポーツベットアイオー 出金 I.
教科書による確率と統計の基礎的な最初のスポーツベットアイオー 出金, 例, そして経営学と経済学に向けられた問題点. 度数分布, 平均, インデックス番号, 時系列, 変動の尺度, 確率, 信頼区間, 二項に適した有意性の検定, 多項, ポワソン, および通常のサンプリング; 単純な回帰と相関.
(3 単位時間) 提供: 秋, 春, 夏.
教授: 数学 100。 スポーツベットアイオー 出金AT 325 のクレジットを受け取っている場合、クレジットとして受け取ることはできません, または 340.
スポーツベットアイオー 出金 351. ビジネスおよび経済スポーツベットアイオー 出金 II.
インデックス番号の研究を含む スポーツベットアイオー 出金AT 350 の継続, 時系列, 景気循環, 季節変動, 重回帰と相関, 予測; ビジネスおよび経済研究に適用できるいくつかのノンパラメトリック手法.
(3 単位時間) 提供: 秋, 春, 夏.
PR.: ステータス 325, 340, または 350.
スポーツベットアイオー 出金 399. スポーツベットアイオー 出金学の優等セミナー.
選択したトピック. 学士号の定量的要件を満たすために使用される可能性があります. 優等プログラムの学生のみが参加可能.
(3 単位時間)
ステータス 410. 確率的システム モデリング.
記述スポーツベットアイオー 出金とグラフ手法; 基本確率; 確率分布; いくつかの確率変数; ポアソン過程; ランダム現象のコンピュータ シミュレーション; 信頼区間の推定; 仮説テスト.
(3 単位時間) 提供時期: 春.
PR.: MATH 221 および CIS 300.
スポーツベットアイオー 出金 490. エンジニア向けのスポーツベットアイオー 出金.
エンジニアリングに向けた例と問題を含む統計学の最初のスポーツベットアイオー 出金. 配布物, 意味, 変動の尺度, 信頼区間, データのグラフィック表示, 単純な回帰と相関, 実験の哲学. 必ず摂取する必要があります. 統計を使用する工学の実験スポーツベットアイオー 出金を受講中.
(1 クレジット時間) 提供: 秋, 春.
スポーツベットアイオー 出金AT 499. 名誉プロジェクト.
大学優等生プログラムの積極的なメンバーである文系および科学の学生のみが対象.
(3 単位時間) 提供: 秋, 春, 夏.
スポーツベットアイオー 出金AT 510. 確率と統計入門 I.
記述スポーツベットアイオー 出金, 確率の概念と法則, サンプル空間; ランダム変数; 二項, 制服, 通常, そしてポアソン; 二次元変量; 期待値; 信頼区間; 二項パラメータ, 中央値, 正規平均, と差異; CI と X2 適合度を使用した単純な仮説のテスト. 多数のアプリケーション.
(3 単位時間) 提供: 秋, 春.
教授: 数学 221。
スポーツベットアイオー 出金AT 511. 確率と統計入門 II.
大数の法則, チェビシェフの不等式; 連続変量の研究の継続; 制服, 指数関数的, ガンマ, およびベータ版の配布; 中心極限定理; 通常のサンプリングからの分布; スポーツベットアイオー 出金的推論の概要.
(3 単位時間) 提供時期: 春.
博士: スポーツベットアイオー 出金AT 510。
学部および大学院スポーツベットアイオー 出金
スポーツベットアイオー 出金 610. 数学スポーツベットアイオー 出金学入門 I
公理的確率の発展; 一変量および多変量の確率変数とその確率分布関数; 条件付き分布と独立確率変数; 確率変数の関数の分布の変換方法; 分布と確率の収束.
(3 単位時間) 提供: 秋
教授: 数学 222
スポーツベットアイオー 出金AT 611 - 数学統計学入門 II
最尤法による確率分布パラメータの推定, ベイジアン法とブートストラップ法; 十分なスポーツベットアイオー 出金に基づく最小分散の不偏推定; 平均二乗誤差と推定量の一貫性; 信頼区間の推定; 尤度比による仮説のスポーツベットアイオー 出金的検定; 最も強力なテスト; 分散不要の推論; 回帰モデルとカテゴリ データへの適用.
(3 単位時間) 提供時期: 春
博士: スポーツベットアイオー 出金AT 610
スポーツベットアイオー 出金AT 701. 生物統計の基本的な方法.
健康科学のための統計データ分析の概念と実践に重点を置くスポーツベットアイオー 出金. 健康関連の調査および計画された実験に適用される記述的および推論的な統計手法の基本的な手法. 母集団とサンプル, パラメータと統計; 仮説検定の標本分布と 1 つの標本に関わる平均と割合の信頼区間, ペアのサンプルと複数の独立したサンプル; オッズ比, リスク比, 単純な線形回帰. 収集を容易にするための統計ソフトウェアの使用, 操作, 健康関連データの分析と解釈.
(3 単位時間) 提供: 秋, 春, 夏.
PR.: 中級レベルで大学の代数と同等、または講師の許可がある
スポーツベットアイオー 出金AT 703. 科学のための統計的手法の紹介.
自然科学における実験研究の基礎となるスポーツベットアイオー 出金的概念と手法; 仮説の母集団; パラメータの推定; 信頼区間; 仮説のパラメトリック検定およびノンパラメトリック検定; 線形回帰; 相関; 一元配置分散分析; t 検定; カイ二乗検定.
(3 単位時間) 提供: 秋, 春, 夏.
PR.: 中級レベルで大学の代数と同等、または講師の許可がある.
スポーツベットアイオー 出金 705. 回帰と分散分析.
単純な多重線形回帰, 共分散の分析, 相関分析, 1-, 二元配置および三元配置分散分析; 複数の比較; コンピュータの使用を含むアプリケーション; ブロッキングとランダム効果.
(3 単位時間) 提供: 秋, 春, 夏.
PR.: 1 つ前の統計スポーツベットアイオー 出金.
スポーツベットアイオー 出金AT 706. 統計理論の基本要素.
頻度分布の数学的表現, 彼らの財産, そして推定と仮説検証の理論. 初歩的な数学関数が理論を説明する.
(3 単位時間) 提供: 秋.
PR.: 数学 205, 210, または 220 および スポーツベットアイオー 出金AT 325 または同等.
スポーツベットアイオー 出金 710. 調査方法の例.
デザイン, 行動, およびサンプル調査の解釈.
(3 単位時間) 提供: 秋, 偶数年以内に.
PR.: スポーツベットアイオー 出金AT 510 または 770.
スポーツベットアイオー 出金AT 713. 応用線形統計モデル.
大学院スポーツベットアイオー 出金専攻 1 年生に適した数学レベルでの行列ベースの回帰および分散分析の手順. トピックには単純な線形回帰が含まれます, 行列形式の線形モデル, 重線形回帰, モデルの構築と診断, 共分散の分析, 複数の比較方法, コントラスト, 多因子研究, ブロック中, サブサンプリング, および分割プロット計画.
(3 単位時間) 提供: 秋.
PR.: 行列または線形代数の予備知識と統計学の予備スポーツベットアイオー 出金 1 つ. 学生は STAT 705 と STAT 713 の両方の単位を取得できない場合があります.
スポーツベットアイオー 出金AT 716. ノンパラメトリック統計.
サンプリングされた母集団の形式が不明な場合の仮説検定: ランク, 標識, カイ二乗, および滑りテスト; コルモゴロフとスミルノフのタイプ検査; 信頼区間と信頼帯域.
(3 単位時間) 提供: 秋, 奇数年に.
PR.: スポーツベットアイオー 出金AT 705 または 713.
スポーツベットアイオー 出金AT 717. カテゴリ別データ分析.
カテゴリ数と割合データの分析. トピックには双方向テーブルの関連性テストが含まれます; 関連性の尺度; 3 者表のコクラン・マンテル・ヘンゼルのテスト; 一般化線形モデル; ロジスティック回帰; 対数線形モデル.
(3 単位時間) 提供時期: 春.
PR.: スポーツベットアイオー 出金AT 705 または スポーツベットアイオー 出金AT 713.
ステータス 720. 実験計画法.
誤差の分散を最小限に抑え、バイアスを回避するように実験を計画する; ラテン方陣; 分割プロット設計; スイッチバックまたはリバーサルのデザイン; 不完全なブロック設計; 効率.
(3 単位時間) 提供時期: 春, 夏.
PR.: スポーツベットアイオー 出金AT 705 または スポーツベットアイオー 出金AT 713.
スポーツベットアイオー 出金AT 722. 製品開発と品質向上のための実験計画.
製品開発と品質向上に役立つことが証明された、スポーツベットアイオー 出金的に計画された実験の研究. トピックにはランダム化が含まれます, ブロック中, 要因治療構造, 派閥要因計画法, スクリーニングデザイン, および応答曲面法.
(3 単位時間) 提供: 秋.
PR.: スポーツベットアイオー 出金AT 511 または スポーツベットアイオー 出金AT 705 または スポーツベットアイオー 出金AT 713.
スポーツベットアイオー 出金AT 725. SAS コンピューティングの概要.
トピックには基本的な環境と構文が含まれる場合があります, ファイルからのデータの読み取りとインポート, データ操作の基本グラフィックス, および組み込み関数とユーザー定義関数.
(1 クレジット時間) 提供: 秋.
PR.: 統計学の大学院レベルのスポーツベットアイオー 出金 1 つ.
スポーツベットアイオー 出金AT 726. R コンピューティングの概要.
トピックには基本的な環境と構文が含まれる場合があります, ファイルからのデータの読み取りとインポート, データ操作の基本グラフィックス, および組み込み関数とユーザー定義関数.
(1 クレジット時間) 提供: 秋.
PR.: 統計学の大学院レベルのスポーツベットアイオー 出金 1 つ.
スポーツベットアイオー 出金AT 727. 統計計算/統計の数値的手法.
トピックには効率的なプログラミング手法が含まれる場合があります, 非標準分布からのデータの生成, シミュレーション スタディの設計, リサンプリング方法, 関数とサブルーチンの作成と使用, スポーツベットアイオー 出金における並列コンピューティング, 低レベル言語のインターフェース (e.g., C, C++, Fortran) とデータ分析ソフトウェア (e.g., SAS, R), 計算の複雑さ, アルゴリズムの収束解析.
(3 単位時間) 提供時期: 春.
PR: スポーツベットアイオー 出金AT 726, およびスポーツベットアイオー 出金AT 511または771
ステータス 730. 多変量スポーツベットアイオー 出金手法.
分散と共分散の多変量分析; 分類と差別; 主成分と導入因子分析; 正規相関; 自然科学および社会科学のデータに適用されるデジタル コンピューティング手順.
(3 単位時間) 提供時期: 春.
PR.: スポーツベットアイオー 出金AT 705 または スポーツベットアイオー 出金AT 713.
スポーツベットアイオー 出金AT 736。バイオアッセイ。
直接アッセイ; 定量的用量反応モデル; 平行線アッセイ; 傾き比アッセイ; バイオアッセイの実験計画; 共分散調整; 加重推定値; 量子応答に基づくアッセイ.
(2 単位時間) 提供: 春, 奇数年に.
PR.: スポーツベットアイオー 出金AT 705 または スポーツベットアイオー 出金AT 713.
スポーツベットアイオー 出金AT 745. 統計グラフィックス.
定量的情報の視覚的表示. 視覚を含むスポーツベットアイオー 出金グラフィックス トピック, 基本的なグラフィック構造, 定量的な一変量から多変量へのスポーツベットアイオー 出金グラフィックス, トレリスディスプレイ, スムージングとグラフィックスの概要, 密度推定とグラフィックスの紹介, およびカテゴリカルグラフィックス. 最新のグラフィック ソフトウェアが使用されます.
(3 単位時間) 提供時期: 春, 偶数年以内に.
PR.: スポーツベットアイオー 出金AT 705 または同等のもの.
ステータス 750. 確率とスポーツベットアイオー 出金の研究
確率に関するトピックの研究, スポーツベットアイオー 出金, 実験的デザイン, 確率過程, または他のトピック.
(1～4 クレジット時間) 提供: オンデマンド. クレジットのために繰り返すことができます.
PR.: 講師の同意.
ステータス 760. データ サイエンスの最適化.
連続変数を使用した線形および非線形最適化問題の理論とアルゴリズム. 凸解析の要素, 一次および二次最適性手法, 二重性, および KKT 条件. 制約のない最適化のためのアルゴリズム, 線形および非線形制約付きの問題. アルゴリズムの収束率. 機械学習における応用, スポーツベットアイオー 出金, および関連フィールド (e.g., 尤度の最大化とペナルティ付き尤度関数, MM アルゴリズム, EM アルゴリズム, モデルの選択, スパース PCA). 学生は厳密な数学的議論に慣れていることが期待されます.
(3 単位時間) 提供時期: 春, 偶数年.
Pr: スポーツベットアイオー 出金AT 511 または 771, および線形代数と行列理論に関する予備知識 (e.g. 数学 551), およびプログラミングの知識 (e.g. スポーツベットアイオー 出金AT 726)
スポーツベットアイオー 出金AT 761. 個別の最適化 & データ サイエンスのスケーラビリティ.
計算の複雑さ, NP 硬度, ネットワークとしてのデータ, グラフ理論アルゴリズム, 正確な, 近似アルゴリズムとヒューリスティック アルゴリズム, 遺伝的アルゴリズムとオンライン アルゴリズム. 凸型および非凸型の最適化問題との関連. アプリケーションにはスポーツベットアイオー 出金的機械学習の問題が含まれています, スポーツベットアイオー 出金的クラスタリング, 実験計画と観察研究, サンプリング, および変数の選択. ソーシャル ネットワークからのデータを使用してメソッドが動機付けられる可能性がある, 検索エンジン, 株式市場と選挙.
(3 単位時間) 提供時期: 春, 奇数年
Pr: スポーツベットアイオー 出金AT 705 または 713, およびスポーツベットアイオー 出金AT 720, およびプログラミングの知識 (e.g. スポーツベットアイオー 出金AT 726)
スポーツベットアイオー 出金AT 764. 応用時空間統計.
空間の構築と分析, 時系列, および時空間データセット. トピックには地理情報システムを使用したデータ生成が含まれます, 探索的データ分析と視覚化, および記述的かつ動的な時空間スポーツベットアイオー 出金モデル. コンテキスト用, 生物学的または生態学的データに焦点が当てられます.
(3 単位時間) 提供: 秋, 偶数年
Pr: スポーツベットアイオー 出金AT 510 または 770, スポーツベットアイオー 出金AT 705 または 713, およびスポーツベットアイオー 出金AT 726または同等のもの
スポーツベットアイオー 出金AT 766. 応用データ マイニング/機械学習および予測分析.
このスポーツベットアイオー 出金は、データからの学習に適した分析ツールを構築する完全なプロセスに取り組みます, 自動オンライン データ収集を含む, 特徴抽出, 教師ありおよび教師なし統計機械学習手法, 評価, そしてレポート作成. さまざまな形式のオンライン データの自動取得, JSON を含む, REST とストリーミング API, http(s), html, xml, そしてデータベース. 統計的テキスト処理/マイニング, 教師ありおよび教師なしデータ マイニング手法の最先端のトップ パフォーマー, ケーススタディとビジネスへの応用, 政府, ソーシャルおよびニュース メディア データ. 方法には正則化線形回帰およびロジスティック回帰が含まれます, 分類ツリー, 最近傍法, サポート ベクター マシン, ナイーブ ベイズ, ランダムフォレスト, ブースト/バギング/AdaBoost, クラスタリング, 潜在的なディリクレ配分, ネットワーク分析, およびトピック モデリング モデル.
(3 単位時間) 提供: 秋, 奇数年
Pr: スポーツベットアイオー 出金AT 705 または 713 または 717, および C に関する以前のコンピュータ プログラミング能力, C++, フォートラン, R または Python (e.g., CIS 209, スポーツベットアイオー 出金AT 726)
スポーツベットアイオー 出金AT 768. 応用ベイジアン モデリングと予測.
ベイズ ルール, ベイズ推論の原理, スポーツベットアイオー 出金モデルに関するベイズ主義の視点, シミュレーションを使用した事後分布の計算, マルコフ連鎖モンテカルロ (MCMC) (ギブス サンプリングを含む), メトロポリス-ヘイスティングス アルゴリズム, スライスサンプラー, ハイブリッド形式と代替アルゴリズム), 収束の監視と診断, 階層モデル, モデルのチェックとモデルの選択, および R や WinBUGS などのコンピューター ソフトウェアを使用する科学分野のアプリケーション.
(3 単位時間) 提供時期: 春, 奇数年
Pr: スポーツベットアイオー 出金AT 705 または 713, およびスポーツベットアイオー 出金AT 510または770
スポーツベットアイオー 出金AT 770. 統計理論 I.
確率モデル, 確率の概念, ランダムな離散変数, モーメントとモーメント生成関数, 二変量分布, 連続確率変数, サンプリング, 中心極限定理, 特徴的な関数. スポーツベットアイオー 出金AT 510 および 511 よりも厳密性と証明を重視.
(3 単位時間) 提供: 秋.
教授: 数学 222。
スポーツベットアイオー 出金AT 771. 統計理論 II.
多変量分布の概要; 標本分布, 導出, そして使用; パラメータの推定, 仮説の検証; 重回帰と相関; 単純な実験計画; ノンパラメトリックスポーツベットアイオー 出金の紹介; 差別.
(3 単位時間) 提供時期: 春.
博士: スポーツベットアイオー 出金AT 770。
スポーツベットアイオー 出金AT 799. 統計のトピック.
(時間は異なります) 提供: 秋, 春, 夏.
PR.: 講師の同意.
大学院スポーツベットアイオー 出金
スポーツベットアイオー 出金AT 810. 確率と統計のセミナー.
確率とスポーツベットアイオー 出金のトピックに関するディスカッションと講義; 単位として登録された各学生によるセミナー講演 1 件.
(1 クレジット時間) 提供: 秋, 春.
PR.: 卒業生および統計学における少なくとも 2 つの大学院スポーツベットアイオー 出金.
スポーツベットアイオー 出金AT 818. 生命データ分析理論.
生命データ分析に重要なモデルと推論手順の研究. 推定量の比較 (MLE), ブルー, など.). 重要な数量. 非正規分布の設計と回帰モデル. 検閲されたデータの分析.
(3 単位時間) 秋に提供, 偶数年以内に.
PR.: スポーツベットアイオー 出金AT 705 または 713 および スポーツベットアイオー 出金AT 771.
スポーツベットアイオー 出金AT 842. 統計的推論の確率.
確率空間とランダム要素, 配布物, 生成関数と特徴的な関数, 条件付き期待値, 収束モードと確率的順序, 連続写像定理, 中心限界理論と精度, 大数の法則, 確率変数と分布の関数を近似するための漸近展開.
(3 単位時間) 提供: 秋.
博士: スポーツベットアイオー 出金AT 770 & 771, または同等のもの; MATH 633 または同等のもの, または MATH 633 への同時登録.
スポーツベットアイオー 出金AT 843. 統計的推論.
分布 (一般的に使用される一変量分布および多変量分布, 分布と特性の指数関数族を含む), 注文スポーツベットアイオー 出金と分布特性, (漸近的) 不偏推定と情報の不平等, パラメトリックスポーツベットアイオー 出金モデルの尤度推論 (複数パラメータの場合を含む), 正規および非正規のケース), 信頼セット, 関数パラメータとスポーツベットアイオー 出金関数, 密度推定とノンパラメトリック関数推定, 置換メソッド.
(3 単位時間) 提供時期: 春.
PR.: スポーツベットアイオー 出金AT 842; MATH 634 または同等のもの, または MATH 634 への同時登録.
ステータス 850. 確率過程.
正常過程と共分散定常過程; ポアソン過程; 更新カウントプロセス; マルコフ連鎖; ブラウン運動; 科学および工学への応用.
(3 単位時間) 提供時期: 春, 偶数年.
博士: スポーツベットアイオー 出金AT 770。
スポーツベットアイオー 出金AT 860. 線形モデル I.
部分空間, 投影, および一般化された逆関数; 多変量正規分布, 二次形式の分布; 一般線形モデルの最適推定および仮説検定手順; 回帰モデルへの適用, 相関モデル.
(3 単位時間) 提供: 秋.
博士: スポーツベットアイオー 出金AT 713、771。
スポーツベットアイオー 出金AT 861. 線形モデル II.
一般線形モデルの最適推論手順を多因子分散分析に継続的に適用, 実験的設計モデル, 共分散の分析, 分割プロット モデル, 反復測定モデル, 混合モデル, および分散成分モデル; 複数の比較手順.
(3 単位時間) 提供時期: 春.
博士: スポーツベットアイオー 出金AT 860。
スポーツベットアイオー 出金 870. 乱雑なデータの分析.
構造の設計; 治療構造物; 等分散と不等分散; 複数の比較; 不等なサブクラス番号; 欠落しているセル; インタラクションの解釈; 分散成分; 混合モデル; 分割プロットと反復測定; 共分散の分析; クロスオーバー デザイン.
(3 単位時間) 提供: 秋.
博士: スポーツベットアイオー 出金AT 720。
スポーツベットアイオー 出金AT 880. 時系列分析.
自己相関関数; スペクトル密度; 自己回帰統合移動平均プロセス; 季節の時系列; 伝達関数モデル; 介入分析; 時系列誤差のある回帰モデル.
(3 単位時間) 提供: 秋, 奇数年に.
博士: スポーツベットアイオー 出金AT 713、771。
スポーツベットアイオー 出金AT 898. マスターレポート.
(2 単位時間) 提供: 秋, 春, 夏.
PR.: 講師の同意.
スポーツベットアイオー 出金AT 899. 修士論文研究.
(時間は異なります) 提供: 秋, 春, 夏.
PR.: 講師の同意.
スポーツベットアイオー 出金AT 903. 空間データの統計手法.
さまざまな空間的位置で収集されたデータを分析するためのスポーツベットアイオー 出金モデルと方法, おそらく別の時間に. 連続空間データの空間予測とクリギング, バリオグラム モデルと空間相関の推定とともに. 空間データのスペクトル分析. 格子データの空間モデルと格子モデルの推論. 空間点パターンのモデルとモデル フィッティング. 空間スポーツベットアイオー 出金における古典的なアプローチと新しく開発された方法論および計算による研究は、コンピューター支援アプリケーションでカバーされます.
(3 単位時間) 提供時期: 春, 奇数年.
PR.: ステータス 771, 統計計算の入門スポーツベットアイオー 出金 1 つ (e.g. STAT 726 または同等の背景).
スポーツベットアイオー 出金AT 904. リサンプリング方法.
アプリケーション, 理論, およびリサンプリング方法の計算面. トピックにはパラメトリックおよびノンパラメトリック ブートストラップ メソッドが含まれます, ジャックナイフ, およびランダム化/置換方法; 推定のテクニック, バイアス補正, 信頼区間, そして仮説検証; 線形および非線形モデルへの応用; 平均差などのランダム化推論のためのさまざまな検定スポーツベットアイオー 出金量, ランクベースのスポーツベットアイオー 出金, t スポーツベットアイオー 出金, および高次元設定の調整された t スポーツベットアイオー 出金; スポーツベットアイオー 出金ソフトウェアを使用した手法の実装; 手法を比較するためのシミュレーション設計.
(3 単位時間) 提供時期: 春, 偶数年.
博士: スポーツベットアイオー 出金AT 713、771。
スポーツベットアイオー 出金AT 905. 高次元データと統計学習.
大規模データを分析するためのスポーツベットアイオー 出金的手法. データ マイニング, 予測とパターン認識のための教師ありおよび教師なしスポーツベットアイオー 出金学習手法. モデルの選択方法, 複数のテスト制御, そして高次元での推定. さまざまな分野での応用, コンピュータ ソフトウェアを使用する科学および工学を含む.
(3 単位時間) 提供: 秋, 偶数年.
PR.: STAT 713 および 771, 統計計算の入門スポーツベットアイオー 出金 1 つ (e.g. STAT 726 または同等の背景).
スポーツベットアイオー 出金AT 907. ベイズ統計的推論.
ベイズ推論の原理. 科学への応用によるベイジアン データ分析の方法. 階層モデルと非階層モデル, 線形および一般化線形モデルを含む. モデルのチェック, モデルの選択, モデルの比較. マルコフ連鎖モンテカルロ アルゴリズムを含むベイジアン計算. コンピュータ ソフトウェアを利用した科学分野への応用.
(3 クレジット ホース) 提供: 秋, 奇数年.
PR.: STAT 720 および 771, 統計計算の入門スポーツベットアイオー 出金 1 つ (e.g. STAT 725 または 726、または同等の背景).
スポーツベットアイオー 出金AT 940. 高度な統計手法.
一般化線形モデルと一般化混合モデル. 指数分布族に基づくスポーツベットアイオー 出金モデル. 非正規データと離散データへの応用, バイナリを含む, ポアソン回帰とガンマ回帰, および対数線形モデル. トピックには尤度に基づく推定とテストが含まれます, モデルフィッティング, 残差分析, 過分散モデル, 準尤度, 大規模なサンプル プロパティ, およびコンピュータ パッケージの使用. また, 連続データと離散データの推論を含む、縦方向の反復測定データのメソッド. 推論の目的には、応答の予測と相関/共分散構造の推定が含まれます. 時間の許す限りノンパラメトリックおよびセミパラメトリック手法を取り上げます.
(3 単位時間) 提供: 秋, 偶数年.
PR.: STAT 861, 統計計算の入門スポーツベットアイオー 出金 1 つ (e.g. STAT 725 または 726、または同等の背景).
スポーツベットアイオー 出金AT 941. 高度な統計的推論.
パラメトリック モデルにおける漸近理論 (局所漸近正常性と隣接性を含む) を含む現代のスポーツベットアイオー 出金的推論の基礎と方法, 推定とテストの効率, ベイズ手順, ランク, 符号と順列のスポーツベットアイオー 出金, U-, M-, L-, R 推定値, カイ二乗検定, 経験的プロセスと関数デルタ法, 分位数と順序スポーツベットアイオー 出金, ノンパラメトリック モデルおよびセミパラメトリック モデルの推論.
(3 単位時間) 提供時期: 春, 偶数年.
博士: スポーツベットアイオー 出金AT 843。
スポーツベットアイオー 出金AT 945. 統計コンサルティングの問題.
スポーツベットアイオー 出金コンサルティングの原則と実践. キャンパス内調査に関連する応用スポーツベットアイオー 出金と確率に関するコンサルティングとその結果としての研究における監督経験.
(1 クレジット時間) 提供: 秋, 春.
PR.: ステータス 720; メジャー限定.
スポーツベットアイオー 出金AT 950. 確率と統計の高度な研究.
確率に関する高度なトピックの理論的研究, 意思決定理論, マルコフ過程, 実験的デザイン, 確率過程, または高度なトピック. 繰り返される可能性があります.
(時間は異なります) 提供: 秋, 春, 夏.
PR.: 講師の同意.
ステータス 999. スポーツベットアイオー 出金の研究.
(時間は異なります) 提供: 秋, 春, 夏.
PR.: 講師の同意.
(注: スポーツベットアイオー 出金AT 825 は スポーツベットアイオー 出金AT 727 に置き換えられました.)