方向：理工
专业：自然科学
适合人群：计算机科学,电子与计算机科学,电子工程,物理,工程,社会学,心理学,数据科学,数据分析,深度学习,统计学,数学,经济学
是否可以加论文：是
项目时长及形式：英文
产出：
7周在线小组科研学习+5周论文指导学习 共125课时
学术报告
优秀学员获主导师Reference Letter
EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表（可用于申请）
结业证书
成绩单
项目介绍：
本项目将提供世界一流的概率论和统计学的现代介绍，将涵盖概率分布、期望、独立性、条件期望和马尔可夫链的基本概念，以及极大似然估计、置信区间和假设检验的概念。学生将在项目结束时，提交项目研究报告，进行成果展示。
个性化研究课题参考：
线性回归中自相关问题在建模中的求解与研究
线性回归(房价预测模型)
基于一元线性回归的变形监测数据处理与分析
This project will provide a introduction to world-class probability theory and statistics, include the basic concepts of probability distribution, expectations, independence, conditional expectations, Markov chains, maximum likelihood estimation, confidence intervals and hypothesis testing. At the end of this project, students will submit their research report and show their results.
Suggested Future Research Fields:
Solving and studying the autocorrelation problem in linear regression modeling
Linear regression (housing price prediction model)
Processing and analysis of deformation monitoring data based on unary linear regression
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