概率論與統(tǒng)計學(xué)研究及其應(yīng)用

計算機科學(xué)/數(shù)據(jù)科學(xué)/人工智能

項目背景

概率論與統(tǒng)計學(xué)是數(shù)學(xué)一個極其重要的分支，它研究偶然現(xiàn)象和隨機現(xiàn)象，以及如何從數(shù)據(jù)中提取有意義的信息。隨著工程、物理、生物和數(shù)據(jù)科學(xué)的應(yīng)用越來越多，這兩門學(xué)科正在迅速成為了解我們生活的世界的基礎(chǔ)。目前,概率統(tǒng)計理論進入其他自然科學(xué)領(lǐng)域的趨勢還在不斷發(fā)展, 在社會科學(xué)領(lǐng)域 ,特別是經(jīng)濟學(xué)中研究最優(yōu)決策和經(jīng)濟的穩(wěn)定增長等問題,都大量采用概率統(tǒng)計方法。

項目介紹

本項目將提供世界一流的概率論和統(tǒng)計學(xué)的現(xiàn)代介紹，將涵蓋概率分布、期望、獨立性、條件期望和馬爾可夫鏈的基本概念，以及極大似然估計、置信區(qū)間和假設(shè)檢驗的概念。學(xué)生將在項目結(jié)束時，提交項目研究報告，進行成果展示。

個性化研究課題參考：

線性回歸中自相關(guān)問題在建模中的求解與研究

線性回歸(房價預(yù)測模型)

基于一元線性回歸的變形監(jiān)測數(shù)據(jù)處理與分析

適合人群

高中生/大學(xué)生

對數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、計算機科學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、心理學(xué)感興趣的學(xué)生。 具備微積分知識的申請者優(yōu)先

導(dǎo)師介紹

牛津大學(xué)終身教授

Patrick導(dǎo)師現(xiàn)任牛津大學(xué)終身教授，曾任教于耶魯大學(xué)計算機科學(xué)系，擁有普林斯頓大學(xué)博士學(xué)位，榮獲牛津大學(xué)杰出教學(xué)獎。Patrick教授的研究研究興趣集中在應(yīng)用概率、統(tǒng)計學(xué)和計算機科學(xué)的交叉領(lǐng)域,聚焦于高維概率、統(tǒng)計和優(yōu)化的基本原理，為機器學(xué)習(xí)和人工智能提供高計算效率、統(tǒng)計最優(yōu)的算法。導(dǎo)師同時對圖形建模以及蒙特卡洛模擬方法頗有研究。

任職學(xué)校

牛津大學(xué)(University of Oxford）建校于1167年，是世界范圍內(nèi)歷史最為悠久的大學(xué)之一，是英國Top2高校、G5名校。牛津大學(xué)享有世界聲譽，在英國社會和高等教育系統(tǒng)中具有極其重要的地位，同時具有廣泛的世界性影響。許多青年學(xué)子都以到牛津大學(xué)深造為理想。牛津大學(xué)在2020年QS世界大學(xué)綜合排名位列第4, 計算機科學(xué)專業(yè)在全球均享有盛譽。

項目大綱

概率論初步：學(xué)生將在本周學(xué)習(xí)古典概型及條件概率等 Introduction to Probability

離散隨機變量及其分布 Discrete Random Variables

連續(xù)隨機變量及其分布 Continuous Random Variables

線性估計與誤差分析 Statistical Estimation and Accuracy

假設(shè)檢驗與線性回歸 Hypothesis Testing and Linear Regression

項目回顧與成果展示 Program Review and Presentation

論文輔導(dǎo) Project Deliverables Tutoring

時間安排與收獲

7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周論文輔導(dǎo)學(xué)習(xí) 共125課時

學(xué)術(shù)報告

優(yōu)秀學(xué)員獲主導(dǎo)師Reference Letter

EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級別索引國際會議全文投遞與發(fā)表（可用于申請）

結(jié)業(yè)證書

成績單