本科课程辅导

统计学广泛应用于科学、社会科学、金融和商业的各个领域，是评估各类数据证据可靠性的主要范式。统计学研究理论、计算和应用统计以及概率论。学生将所学方法应用于各种应用中。学生将学习不确定性量化、实验设计、概率建模以及统计学和机器学习的最新技术。学好统计学课程并不容易，学生是否需要进行补习，主要看自己的学习目标以及课程具体难度。本文将对悉尼大学统计学课程进行简单介绍。

一、悉尼大学统计学课程的学习成果

1.展示概率论和统计学基本原理的广泛而连贯的知识体系，包括不确定性和统计假设检验下的决策原理。

2.展现出对统计推理和推理方法、统计假设检验框架和常见统计程序的深入而全面的了解。

3.在学科背景下提出统计问题，并确定和应用适当的技术和统计推理来准备和分析数据。

4.使用图形方法和可视化工具以描述性、解释性和探索性方式分析数据。

5.通过独立采购、整理和综合适当的资源来扩展他们对统计概念的理解，从而确定并解决他们在统计知识和技能方面的差距。

6.使用各种模型向不同受众传达统计概念、方法和结果，包括促进数据驱动的决策。

7.使用计算机资源和统计编程语言来解决广泛的统计问题。

8.使用统计原理构建稳健的实验设计。

二、统计学为啥那么难?

统计学作为一个概念，其本质是提供实用的解释，利用统计检验来回答因希望了解数据集不同组成部分之间的关系而产生的问题。统计学主要使用代数等基础数学来解决问题，以了解不同相关变量之间关系的重要性。人们在日常生活中会接触到概率等统计概念，但接触到这些概念并不意味着他们理解了这些概念，也不意味着他们能够正确地解释这些概念。统计等科目会教授这些知识，一旦学生学会了如何处理特定问题，数学计算和分析本身就会变得非常简单。

人们发现统计学如此困难的一些原因始于公式本身。这些公式看起来很复杂，包含其他重要的统计概念，而且只能应用于特定的情况。因此，让学生知道在特定情况下使用哪个公式非常重要，这可能很难识别，但一旦明确了这一点，求解公式的过程实际上只需写下数字并使用简单的代数即可。此外，大多数统计函数都可以用图形计算器来完成，只需很少的算术和函数知识就能得到正确的分析结果。SoFlo 教师可以帮助学生理解这些复杂的公式。

统计学之所以被认为是复杂的，还因为它的教学往往缺乏情境;概念似乎是凭空而来，而不是基于真实的生活场景，而这正是统计学的真正基础。 学习如何正确使用统计学的唯一方法就是在应用中使用它，并理解分析结果在该情境中的含义。

三、如何自学统计学?

1. 探索基本概念

开始学习统计学的方法是探索该领域的基本概念。这些概念包括

描述性统计：描述性统计是对一组相似信息中的相似特征或趋势进行总结的统计。这个术语的复数描述了分析这些统计数据并将其用于特定目的的过程。

概率分布。这种方法有助于数据科学家利用数学变量和常数确定最有可能出现的结果。

假设检验：在统计学中，科学家通常会提出假设，即对一组数据的合理预测。测试这些假设有助于确定它们是否正确，以及哪些因素可能会影响结果。

回归分析：在统计学中，回归分析是对自变量和因变量之间关系的估计。

2. 熟悉贝叶斯方法和频繁主义方法

贝叶斯方法和频数方法是统计学中两种不同的方法。你可以学习其中一种方法，也可以同时学习两种方法，但至少学习每种方法的基础知识有助于更好地理解统计学的工作原理。频数法基本上只关注分析前所收集数据的发生概率。贝叶斯方法也是如此，但在收集数据之前就考虑到了统计的不确定性。你选择的方法可能会改变你的统计方法，因此在选择其中一种方法之前，请确定哪种方法最适合你的需要。

3. 探索机器学习

机器学习可以成为统计学领域的重要组成部分，因为机器和人工智能可以帮助我们创建和分析统计模型。通过学习机器学习如何在统计学中发挥作用，你将能够更好地理解现代统计应用，并获得基本的编程技能。如果你选择了数据科学领域的职业，学习人工智能和机器学习也将为你学习高级计算机算法或其他软件做好准备。

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