國(guó)外小組科研—應(yīng)用數(shù)學(xué)課題：基于統(tǒng)計(jì)概率的數(shù)據(jù)分析與數(shù)學(xué)模型研究---以金融經(jīng)濟(jì)、人口生育、傳染病等多維度應(yīng)用為例

開始日期：

2023年9月9日

專業(yè)方向：

理工

導(dǎo)師：

Peter（麻省理工學(xué)院 (MIT) 終身教職）

課程周期：

7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周不限時(shí)論文指導(dǎo)學(xué)習(xí)

語(yǔ)言：

英文

建議學(xué)生年級(jí)：

大學(xué)生 高中生

項(xiàng)目產(chǎn)出：

7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周不限時(shí)論文指導(dǎo)學(xué)習(xí) 共125課時(shí) 項(xiàng)目報(bào)告 優(yōu)秀學(xué)員獲主導(dǎo)師Reference Letter EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級(jí)別索引國(guó)際會(huì)議全文投遞與發(fā)表指導(dǎo)（可用于申請(qǐng)） 結(jié)業(yè)證書 成績(jī)單

項(xiàng)目介紹：

本課程將重點(diǎn)介紹數(shù)學(xué)模型時(shí)間序列分析的基本方法和模型及其在不同領(lǐng)域（經(jīng)濟(jì)金融、健康、人口）數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。本課程將融合計(jì)算機(jī)編程的R語(yǔ)言輔助統(tǒng)計(jì)模型在多維度的數(shù)據(jù)中的處理分析。目前，主流數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析往往會(huì)以圖形方法來(lái)進(jìn)行呈現(xiàn)，這些可視化方法被用于大數(shù)據(jù)探索、分析模型的有效性驗(yàn)證和數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果的展現(xiàn)。在本課程中，導(dǎo)師開發(fā)并應(yīng)用了趨勢(shì)和季節(jié)性的重要時(shí)間序列模型，包括經(jīng)典分解和多級(jí)指數(shù)平滑模型。同時(shí)導(dǎo)師將利用真實(shí)世界的時(shí)間序列數(shù)據(jù)（包括美國(guó)聯(lián)邦儲(chǔ)備局、世界銀行和政府機(jī)構(gòu)公衛(wèi)數(shù)據(jù)）對(duì)本課程中涵蓋的統(tǒng)計(jì)概率方法進(jìn)行分析和實(shí)踐應(yīng)用。 Introduction to fundamental methods and models of time series analysis with applications in economics, finance, and public health. The course uses R to forecast time series. Graphical methods are emphasized for data exploration, analyzing the validity of models, and presenting forecast results. Important models of trend and seasonality are developed and applied, including classical decompositions and multi-stage exponential smoothing. Real-world time series data are collected from the internet and analyzed with the methods covered in the course.