应用数学与统计学专题：概率论、参数估计及假设检验方法在现代数据决策系统构建中的应用研究

应用数学与统计学专题：概率论、参数估计及假设检验方法在现代数据决策系统构建中的应用研究

开始日期: 2026-02-14

课时安排: 6周在线小组科研+5周论文指导

Prerequisites适合人群

适合年级 (Grade): 高中生/大学生

适合专业 (Major): 对数学、统计学、数据分析专业感兴趣的学生

Instructor Introduction导师介绍

Z老师

北京大学副教授

北京大学 QS综排亚洲Top2

周老师 副教授

伊利诺依大学厄巴纳-香槟分校 访问学者

香港大学 访问学者

主持参与多项自然科学基金、国家973等科研项目，发表多本著作

研究方向：大数据存储与处理、基于深度学习的软件开发、智慧城市智能交通

在核心期刊发表论文数十篇，参与自然基金科学项目等多项。曾在香港大学电子商业研究所从事电子商务方面的研究,在美国伊利诺依大学厄巴纳-香槟分校（University of Illinois at Urbana-Champaign）计算机科学系从事数据挖掘与信息检索方面的研究。科研项目涉及搜索引擎系统、智慧城市、智能交通、非结构化信息检索、电子商务、物联网、深度学习、大数据和云计算等方面。担任《Journal of Computer Science and Technology》杂志的审稿人。

Program Background项目背景

随着信息时代进程的不断推进，每个人所扮演的角色不再仅仅是信息的接收者，同时也在扮演着信息的发出者，因此各行各业会在日积月累中形成极为庞大的数据量，这些数据可能会存在着一些规律和对某种未来发展方向的预测价值。伴随着计算机的发展以及各种统计软件的开发，作为一门基础学科的统计学在金融、保险、生物、医学、经济、体育、运筹管理和工程技术等领域得到了广泛的运用，许多领域因为运用了统计工具以及统计思想得到了延伸。因此统计学作为一种重要的信息分类方式和价值挖掘手段，成为极为重要的科研方法之一。

Program Description项目介绍

本课程的目的是系统地学习当前工程科学相关专业涉及的数据统计理论与数据分析基本方法。课程的主要内容包括：统计学基本概念、概率理论基础、统计抽样理论与方法、描述性统计学、推断统计学的参数估计和假设检验、回归分析。本课程具有两个特点：（1）具有比较系统的内新建容安排，兼顾不同学科背景学生学习。（2）以数据统计分析方法为主，并重点讨论它们的实际应用。学生在项目课程中将会对多个案例进行学习和实践： 如基于假设检验的外卖订单群体差异性分析；基于回归分析的订单预测；基于方差分析的影响订单销量的多因素分析。

Syllabus项目大纲

统计简介与概率知识回顾：数据的分布特征、常见分布函数、中心极限定理

参数估计：点估计、区间估计、样本容量的确定

假设检验：基本原理、总体参数假设检验、自由分布假设检验、机器学习介绍

回归分析：一元线性回归、多元线性回归 、非线性回归、逻辑回归2元分类算法

方差分析：单因素方差分析、多因素方差分析、方差分析在机器学习中的应用

项目答辩与点评

Program Outcome项目收获

6周【在线小组科研+全球就业力大师课】+5周论文指导，共126课时

1500字左右的项目报告

优秀学员获得主导师推荐信（8封网推）

项目结业证书

EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导或者CNKI检索的英文普刊全文投递与发表指导

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