La estadística es el estudio de los métodos de recogida, análisis, interpretación, presentación y organización de datos. Abarca muchos campos diferentes, incluidos la economía, la biología, las ciencias sociales y más. Los siguientes son algunos de los principales contenidos de aprendizaje para las carreras de estadística:
1. Teoría de la probabilidad y estadística matemática: Esta es la base de la estadística, incluyendo los conceptos básicos de probabilidad, variables aleatorias y su distribución, estimación de parámetros. y contenido de pruebas de hipótesis, etc.
2. Análisis estadístico descriptivo: Esta parte estudia principalmente cómo organizar, resumir e interpretar los datos recopilados para comprender mejor las características de los datos. Los métodos comúnmente utilizados incluyen análisis de frecuencia, cálculo de estadísticas descriptivas, visualización gráfica, etc.
3. Análisis estadístico inferencial: esta parte estudia principalmente cómo inferir las características generales a partir de datos de muestra, incluida la estimación de parámetros, la prueba de hipótesis, la estimación del intervalo de confianza, etc. Los métodos más utilizados incluyen análisis de regresión, análisis de varianza, análisis de series de tiempo, etc.
4. Análisis estadístico multivariado: esta parte estudia principalmente cómo abordar la relación entre múltiples variables, incluido el análisis de componentes principales, el análisis factorial, el análisis de conglomerados, el análisis discriminante, etc.
5. Diseño experimental y análisis de datos: esta parte estudia principalmente cómo diseñar experimentos para recopilar datos y analizarlos para sacar conclusiones. Los métodos comúnmente utilizados incluyen análisis de varianza, análisis de covarianza, pruebas no paramétricas, etc.
6. Estadística bayesiana: esta parte estudia principalmente métodos de inferencia estadística basados en el teorema bayesiano, incluida la probabilidad condicional, la fórmula bayesiana, la red bayesiana, etc.
7. Análisis de supervivencia: Esta parte estudia principalmente cómo analizar e interpretar los datos de supervivencia, incluidas curvas de supervivencia, funciones de supervivencia, estimaciones de Kaplan-Meier, etc.
8. Análisis estadístico espacial: esta parte estudia principalmente cómo analizar e interpretar datos espaciales, incluido el sistema de información geográfica (SIG), el análisis de autocorrelación espacial, el análisis de regresión espacial, etc.
9. Aprendizaje automático y análisis de big data: esta parte estudia principalmente cómo utilizar métodos estadísticos para procesar conjuntos de datos a gran escala, incluidos algoritmos de clasificación, algoritmos de agrupación, minería de reglas de asociación, etc.