本课程由Jake Aylmer博士、Ted Shepherd教授和Ben Harvey博士nba投注。它从2025年10月持续到12月。
你将学习与环境科学相关的统计方法和推理。您还将获得正确使用统计数据分析天气和气候数据的经验。实用类使用Python。主题是：
- 统计学入门：基本概念、历史
- 探索性数据分析：汇总统计
- 预测验证：技能分数
- 线性回归：相关
- 多元回归：混杂因素，因果关系
- 时间序列分析：自相关
- 概率的概念：贝叶斯定理
- 概率分布：很多不同的分布！
- 参数估计：置信区间
- 假设检验：显著性检验，p值。
本课程从天气与气候科学统计模块发展而来。
每周有实践作业（总共10个），其中4个将被评估。
临时网上课程表课程，星期三下午2点至4点（英国时间）
2025年10月1日，14:00-16:00 2025年10月8日，14:00-16:00 2025年10月15日，14:00-16:00 2025年10月22日，14:00-16:00 2025年10月29日，14:00-16:00 11月5日无课
2025年11月12日，14:00-16:00 2025年11月19日，14:00-16:00 2025年11月26日，14:00-16:00 2025年12月3日，14:00-16:00 2025年12月10日，14:00-16:00
注册学习者将获得一个加入链接。
先决条件
本课程假定您熟悉一些基本的数学概念和科学技术：
- 线性方程与函数
- 基本三角学（正弦和余弦函数）
- 求和符号
- 基本的微积分
- 用线、散点图和表格表示数据。
交互类使用Python。学习者应该有使用此语言或类似编程语言（如R或MATLAB）进行科学数据分析的经验。Python的新用户将获得支持。
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应用程序
申请截止日期为2025年9月8日。
进一步的学习
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