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Curso de Verão em Engenharia Computacional: Introdução à Probabilidade e Estatística para Engenheiros

Stanford University Summer Session
8 semanas
Tempo total
Curso de Verão / Inverno
Stanford
English

Descrição da #Educacao#

Curso de Verão em Engenharia Computacional: Introdução à Probabilidade e Estatística para Engenheiros

Variáveis aleatórias, independência e probabilidade condicional; distribuições discretas e contínuas, momentos, distribuições de várias variáveis aleatórias.

Tópicos em estatística matemática: amostragem aleatória, estimativa de pontos, intervalos de confiança, testes de hipóteses, testes não paramétricos, análises de regressão e correlação; aplicações em engenharia, manufatura industrial, medicina, biologia e outros campos.

detalhes do curso

  • Estudo Intensivo: Ciência de Dados
  • Formato Online: Síncrono e Assíncrono - Este curso é ministrado por meio de uma combinação de oportunidades síncronas e assíncronas.
Para mais informações sobre Curso de Verão em Engenharia Computacional: Introdução à Probabilidade e Estatística para Engenheiros, por favor, envie uma solicitação de informações abaixo e a escola irá contactá-lo com mais informações.

Requisitos de Admissão

  • Ter pelo menos 18 anos de idade no início do programa de estudos no exterior
  • Ter concluído o ensino médio ou o ensino médio ou equivalente
  • Consiga verificar a fluência no idioma inglês, usando um dos métodos descritos na Proficiência no idioma inglês abaixo
  • Teste baseado na Internet de inglês como língua estrangeira (iBT TOEFL) Pontuação mínima de 95 para o iBT TOEFL, Sistema Internacional de Testes de Língua Inglesa: Acadêmico (IELTS: Academic) Nota geral mínima da banda de 7,0 ou Classificação Cambridge mínima de 180 no Cambridge English Advanced, CEFR Nível C1.

Este programa é adequado para estudantes de graduação / pós-graduação.


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Conteúdo do programa

Introdução à Probabilidade

  • Espaços de amostra, eventos, resultados, axiomas de probabilidade
  • Contagem, permutações, combinações, coeficientes binomiais
  • Probabilidade, probabilidade condicional, regra de Bayes, independência
  • Variáveis aleatórias, distribuições discretas e contínuas
  • Expectativa, momentos de uma distribuição
  • Desigualdade de Chebyshev, funções características, transformações de variáveis aleatórias
  • Distribuições binomial, Poisson, uniforme e normal
  • Aproximação normal à distribuição binomial, exemplos
  • Distribuição exponencial, confiabilidade, redundância
  • Distribuições de várias variáveis aleatórias, momentos de distribuições conjuntas, independência, covariância, coeficiente de correlação

Estatística Matemática

  • Amostragem aleatória, estimação de parâmetros, distribuição da média da amostra, teorema do centralimite
  • Intervalos de confiança para a média com variância conhecida, variância amostral, estimadores tendenciosos e imparciais
  • Distribuição Chisquared, intervalos de confiança para a variância, distribuição e intervalos de confiança para a média para amostras pequenas
  • Estimativa de probabilidade máxima, teste de hipóteses
  • Detecção, níveis de significância, teste para a média de uma distribuição normal com variação conhecida, curvas de operação
  • Teste para a média de uma distribuição normal com variação desconhecida, testando uma proporção
  • Teste para a variância de uma distribuição normal, teste para a diferença de duas médias, testes não paramétricos: teste de sinais, teste para tendências arbitrárias
  • Teste de Chisquared para a qualidade do ajuste
  • Análise de regressão
  • Análise de correlação

Propinas

As taxas para este curso são de US $ 4.700.

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Informações para contato #ContateoInstituto#

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415 Broadway
Academy Hall, Floor 2, 8853
94063 Redwood City California
United States of America

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