本课程将教你各种统计技术背后的理论，以及如何将其应用于专业统计学家每天面临的场景中。
您将掌握重要统计技术和概念的详细工作知识，包括线性和广义线性建模、贝叶斯统计、时间序列和机器学习。您将学习如何分析数据并从中得出有意义的结论，并使用统计计算软件R发展您的编程技能。
本课程还包括如何收集数据和设计实验的模块，以及统计学在临床试验中的作用。
这门课大约有三分之一的时间专门用于你的论文。这可能侧重于调查一个数据集，或者一个更理论或方法论的主题。其目的是让你的简历中包含一些技能，例如计划和研究项目、数据收集、问题说明、分析和报告你的发现。
论文主题通常由外部客户提供，例如制药公司或体育模特组织。远程学习的学生经常带着雇主设计的项目。
本课程由英国皇家统计学会认证
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全日制学制：
1年全日制
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专业方向：
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非全日制：
2-3年远程学习非全日制
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学位名称：
MSc
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学位类型：
硕士
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学位等级：
研究生
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专业简称：
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开学时间：
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减免学分：
0
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开学时间：
九月
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申请截止时间：
2023年9月报名截止/2024年2月报名截止
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offer发放时间：
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offer发放截止时间：
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申请费用：
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学费：
£23,250
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书本费：
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生活费：
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交通费：
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住宿费用：
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其他费用：
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总花费：
至少2:1的本科荣誉学位，具有丰富的数学和统计成分。特别是，你应该学习过以下主题，并在评估中表现良好（例如，至少60%的分数）。统计学的数学方法：线性代数的思想和技术，包括多重积分、微分、矩阵代数、二次型理论。概率和概率分布：概率和条件概率定律，随机变量和随机向量的概念及其分布，用它们计算的方法；大数定律和中心极限现象。基础统计学：假设检验；点估计和置信区间；似然法；线性建模；使用统计软件，例如R。
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