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概率统计论文权威发布_《应用概率统计》(2024年12月精准访谈)

内容来源：安定传媒所属栏目：观点更新日期：2024-12-01

概率统计论文

统计硕士论文辅导，全专业！ 𐟎“ 统计学专业毕业论文、essay、课程辅导 𐟓š 背景： Ph.D. in Mathematical Statistics, Renmin University of China M.S. in Mathematical Statistics, Renmin University of China B.A. in East China Normal University 𐟔 专长：复半参非参统计模型计量经济模型及其应用蒙特卡洛算法随机微分方程微积分、线性代数、概率论、高等数理统计贝叶斯统计、R语言、微分方程、数学分析、图论、抽象代数、随机过程、多元回归分析、实变函数等 𐟓– 能辅导的专业（不限以下）：数学理学硕士 (MSc Mathematics) 统计学 (Statistics) 应用数学 (Applied Mathematics) 纯粹数学 (Pure Mathematics) 生物统计学 (Biostatistics) 环境统计学 (Environmental Statistics) 数学/应用数学 (Mathematics / Applied Math) 数据分析 (Data Analytics) 应用数学与工业建模 (Applied Mathematics with Industrial Modelling) 数学与计算机科学 (Mathematics and Computer Science) 统计学及其在金融中的应用 (Statistics with Applications to Finance) 𐟓ˆ 可能的研究主题：应用统计：统计学家使用各种统计方法解决实际问题，涉及医学、生物学、经济学、心理学等领域。理论统计：重点开发和改进统计理论，包括概率论、推断、回归分析、贝叶斯统计等。计算统计：研究和改进计算技术以处理复杂的统计问题，如蒙特卡洛模拟、大数据分析和机器学习。生物统计：使用统计方法解决生物和医学领域的问题，如流行病学、遗传学、临床试验等。金融统计：利用统计方法解决金融领域的问题，如投资策略、风险管理和金融市场分析。环境统计：运用统计方法解决环境问题，如气候变化、污染控制和环境监测。

[飞机]约克大学（University of York）留学生辅导 ⭕数学专业Mathematics补课补习 ✅课程内容第1年：基础与微积分 Foundations & Calculus MAT00004C 概率统计导论 Introduction to Probability and Statistics 纯数学导论 Introduction to Pure Mathematics 多变量微积分和矩阵 Multivariable Calculus & Matrices MAT00003C 应用数学导论 Introduction to Applied Mathematics 数学编程与技能 Mathematical Programming & Skills 第2年：向量和复数微积分 Vector & Complex Calculus 线性代数 Linear Algebra 纯数学 Pure Mathematics 应用数学 Applied Mathematics 概率和统计 Probability and Statistics 第3年： MAT00004H 扩展独立项目 Extended Independent Project 纯数学 Pure Mathematics 应用数学和数理物理 Applied Mathematics and Mathematical Physics 统计与数学金融 Statistics and Mathematical Finance ———— 英国留学|约克大学|课程辅导|课程预习|assignment辅导|论文辅导| report｜dissertation｜methodology |final辅导|作业辅导|proofreading|critical thinking|essay写作|essay辅导|文献综述|学术不端申诉|挂科申诉|考试延期|作业延期「留学生辅导」「留学生」「英国留学超话」

大学学习心得分享 | 统计保研经验谈～保研之路终于走到了尽头，想着该总结一下这段经历，结果一拖再拖，真是懒癌发作啊！𐟘… 本科背景：双非统计学保研去向：山东大学概率论与数理统计成绩排名：3%（专业人数少，所以排名还是很重要的！）英语水平：四级550+，六级490+（六级分数低，有些营没能进，哭唧唧）科研竞赛：数学竞赛初赛一等奖、数学建模省一、市调大赛国三、美赛H、统计建模省一、国家级大创、校级大创等（虽然竞赛成绩马马虎虎，但感觉审核老师对竞赛不是特别看重）奖学金：国奖、校一等奖论文：SCI三区在投一篇、EI会议已投一篇（如果能把论文写在简历里，老师面试时可能会重点问，说不出来就尴尬了𐟘𓯼‰ 夏令营经历：中央财经应用统计：拟录取北京交通统计学：排名靠前中石油北京：优营南京理工统计学：优营南京师范数学：未参营东北师范统计学：未参营北京师范计算机科学与技术：未参营预推免经历：山东大学应用统计：拟录取山东大学概率论与数理统计：候补山东大学流统：优营浙江大学电子信息：未参营中国海洋应用统计：未参营北京科技：未参营上海科技：未参营

数据科学家如何应对机器学习挑战经常有人拿《统计学习导论》（ISL）和《统计学习》（ESL）做比较，认为ISL更适合入门，数学门槛低，更容易理解。今天我想分享一下我的看法和一些建议。 ESL的特点 𐟓š 首先，ESL这本书的特色是什么呢？ESL涵盖了100篇开创性论文的知识，如果只是重复这些论文的内容，那显然没意思。作者从概率统计的角度重新解释了这些论文结果，形成了一套统一的教材特色。进一步用概率统计的方法证明了一系列经典方法之间的联系，形成了统计学习的理论思考框架。因为这里面涉及很多证明，高等数学分析用得很多，所以理解起来比较难。如果你阅读过很多统计类论文，阅读ESL会比较习惯，因为你知道轻重缓急。纠正一些观念 𐟧 有些人认为，取得数学上的王冠，数学分析证明是最重要的，也是最难的。但对于普通的科技工作者来说，概率统计应用建模可能更难。Feller在《概率论及其应用》卷1和卷2中分析了为什么很多人，包括数学同行，对卷1既感兴趣，又理解困难。 Feller指出，主要是因为在校学生和研究者，一路都是从数学分析走来，对数学应用建模很不习惯，阅读这类书籍反而比数学分析感觉更吃力。 ISL的重要性 𐟓– 回到教材ISL，这本书充满了概率统计应用。作者Gareth James非常有耐心地讲述他的故事，一环套一环，循序渐进。我以前没有细读过ISL，因为它故事性太强，当工具书阅读效率差。我猜到Gareth James教授肯定是统计学出身，无法想象计算机科学专业的教授能写出这本教材来。对于数据科学家来说，ISL比ESL重要的多得多。ISL实质上试图给读者建立统计学习应用的思维内核！我没有见到其他教材做到过。我肯定希望用它来做教材，也曾用心在整理，但是真的难度很大，概率统计学部分对听众耐心绝对是挑战！如果我放弃这部分不讲，那么我为什么要用这本教材？ ISL的阅读建议 𐟓 提醒大家看这本书时，注意统计学使用的两个方面：直接使用：比如统计推断（inference）。概率统计来解释比较各种模型和调优方法：比如ridge，lasso。再要注意：作者相比较其他教材，统计学更多的引入，不是在墨迹，在炫技。而是让你更加准确、快速使用模型和方法。如果你发现统计学是负担，说明你没有掌握。总结 𐟓 对于数据科学家来说，ISL和ESL各有千秋。ISL更注重统计学习应用的思维内核，而ESL则从概率统计的角度重新解释了经典论文结果。无论选择哪本书，都需要有一定的数学基础和耐心。希望这些建议能帮助你在机器学习的道路上走得更远。

爱荷华大学AI全奖博士招生攻略未来的AI博士们，你们好！今天给大家带来一个好消息——爱荷华大学的人工智能方向全奖博士机会！ 𐟎‰ 爱荷华大学招收统计与精算科学方向博士爱荷华大学的统计与精算科学系目前有18位教授，其中包括4位美国统计学会会士和3位国际数理统计学会会士。这个系的研究方向非常广泛，涵盖了机器学习、深度学习、高维统计、因果推断、时间序列、贝叶斯统计、空间环境统计、统计计算和统计优化等多个前沿领域。他们在统计学“四大”期刊和计算机会议上的论文产出非常稳定。 ➡️ 项目介绍：这个项目非常注重理论和实际的结合，特别强调学生编程能力的培养。PhD学生可以选择数据科学、概率数理统计、生物统计以及精算科学和金融数学四个方向。学校为科研提供强大的计算支持，包括高性能的CPU和GPU集群，以及Linux计算环境，为学生在数据分析和机器学习等领域的研究提供坚实保障。 PhD项目通常在五年内完成，并提供全额奖学金支持。第一年需要通过硕士水平的考试，主要考察基础课程的掌握情况。如果学生具备相关基础，可以申请免修基础课程。系里非常鼓励学生尽早参与科研工作。PhD资格考试并非传统的笔试形式，而是基于学生前两年的科研进展和潜力进行评估。 𐟓— 招收学生背景： PhD项目招生条件比较宽松，需要统计、数学、计算机或相关专业的本科或硕士生。TOEFL成绩最低81分，雅思7分（小分不低于6），或者多邻国120分。GRE成绩不要求，但提供会有帮助。感兴趣的同学可以直接发简历和成绩单。 𐟔𖠦‹›收时间： 2025年秋季入学，1月15日截止 ✅ 奖学金：全额奖学金未来的AI博士们，加油吧！𐟚€

数学高分SCI期刊推荐，快来看看吧！𐟑 𐟓– 《CHAOS》分区：2区影响因子：2.7 自引率：18.5% 特色：致力于深入探索非线性现象，以易于理解的方式呈现其表现形式，适合广泛学科的研究人员。 𐟓Š 《BERNOULLI》分区：2区影响因子：1.5 自引率：6.7% 特色：回顾概率和统计领域的论文，进行综合批判性调查，探讨最近的重要发展，适合统计和概率领域的学者。 𐟓ˆ 《Extremes》分区：3区影响因子：1.1 自引率：18.2% 特色：专注于统计极值理论及其在科学、工程、经济学等领域的应用，发表原创研究成果。

两财一贸保研夏令营经历分享从大三下学期的迷茫，到最终拿到“两财一贸”夏令营的多个offer，这段经历充满了挑战和收获。感谢一直支持我的家人和朋友，也感谢这些学府对我的肯定。以下是我这段保研经历的分享。 𐟎“ 个人背景：我来自非财经类的211金融交叉学科专业，英语六级成绩630+，没有实习经历和含金量高的奖项，但有量化相关的论文和科研经历。 𐟓… 参营项目：对外经济贸易大学金融学院量化方向：最后一天进行面试考核，7-8分钟的PPT展示参营论文，面试官主要围绕简历提问，问题非常刁钻，涉及统计、量化、英语、实习和本科专业等多个方面。中央财经大学金融学院量化投资方向：笔试包括高数、线代、概率论与数理统计，难度适中，但我在回答关于区块链技术的专业知识点时出了错。上海财经大学统计管理学院人工智能方向：考试内容主要是编程，面试时被问到了一些概率统计的数学题，有一定难度，我有一道题没有答出来。 𐟒ᠧ坦„🯼š预推免即将开始，希望大家都能顺利上岸心仪的高校。如果有金融硕士保研相关问题，欢迎随时咨询。这段经历虽然短暂，但非常丰富，让我对自己的未来有了更清晰的规划。希望大家也能从中获得一些启示和帮助。

新加坡国立大学定量金融项目全解析 𐟌Ÿ新加坡国立大学（NUS）的定量金融项目在新加坡的金融领域享有盛誉。这个项目主要在数学系，与经济系和统计与应用概率系紧密合作，是一门结合数学、编程和金融的跨学科专业，对数学的要求尤其高。 𐟓š项目设置：学制：通常为1-2年。毕业要求：需要修满40个学分，即10门课程（5门必修+5门选修），最短10个月可毕业，最长3年。没有毕业论文。必修课：所有学生都需要学习相同的必修课，课程内容偏重数量和计算机，如金融数学、金融建模、风险管理、利率理论和结构性理财。选修课：选修课范围广泛，包括数学、统计、经济等相关课程。 𐟎曆›生录取：背景要求：NUS的金融项目非常看重申请者的背景，985院校的学生具有天然优势，财经类211、两财一贸的学生也受欢迎。学科背景：项目要求申请者有很强的计量和数理背景，如数学、统计、经济、金融、计算机、工程、物理或同等有很强数学背景的学位。语言要求：官方要求雅思6.0，托福85，但建议雅思6.5+，托福90+。实习经验：虽然官方没有明确要求实习，但建议至少有一段量化相关的实习经验。 GPA要求：学校背景较好的学生，GPA80+可以尝试，学校背景一般或专业跨度较大的，GPA85+可以尝试。往年也有不少录取者GPA在90+以上。总体上，这个项目比较看重多样性。 𐟓Š录取案例：案例1：C9院校背景，GPA3.4，雅思6，有竞赛、2篇论文、2段实习和哈佛暑研经验。案例2：两财一贸背景，GPA4.0，雅思7.5，有2段实习和2个项目经验。 𐟑€通过这两个案例，我们可以看到NUS在录取时不仅看重学术背景，还非常注重多样性和实践经历。如果你对定量金融感兴趣，不妨提前准备，争取拿到心仪的offer！

小模型超越LLM？Blended秘诀 𐟌Ÿ 论文标题：Blending Is All You Need: Cheaper, Better Alternative to Trillion-Parameters LLM 𐟌Ÿ Arxiv链接：2401.02994 𐟌Ÿ HuggingFace链接：（所有模型可以在这里找到）huggingface.co/ChaiML 本文提出了一种名为Blended的方法，旨在通过将多个小型对话模型组合起来，形成一个能够生成更有吸引力和多样化回复的聊天AI。实验结果表明，Blended方法在用户参与度和留存率方面表现出色，甚至可以超过具有数百亿参数的大型模型。 Blended方法的关键在于不同的聊天AI模型能够隐式地影响当前回复的输出，从而形成了各个模型的优势的融合。这种模型融合可以产生更加吸引人和多样化的回复，提供更加有趣和丰富的用户体验。具体而言，Blended方法包括以下步骤：定义用户的第k轮输入为uk，其中每个用户轮次是一个由单词组成的序列。定义系统的第k轮生成回复为rk，也是一个由单词组成的序列。聊天AI模型的目标是根据先前的对话历史，模拟生成下一个回复的概率，即P(rk|u1:k, r1:k-1;。在训练过程中，系统通过学习将更流畅、更吸引人和更高质量的回复分配更高的概率来提高模型性能。根据贝叶斯统计原理，可以将分配给特定回复的概率视为对所有可能的聊天AI参数的边际期望。由于只能访问有限的聊天AI系统集合{, , ...}，可以将连续积分近似为离散求和。假设聊天AI系统的参数分布在集合中是均匀的，即P) = 1/N，这是一个合理的假设，如果集合中的模型性能相似的话。最终，Blended方法通过随机选择一个聊天AI模型来生成当前回复，从而实现模型的融合。实验结果表明，Blended方法在用户参与度和留存率方面表现出色，甚至可以超过具有数百亿参数的大型模型。

美国经济学硕士申请全攻略𐟓š 𐟔堧ƒ�觨‹度：经济学硕士项目的竞争非常激烈。相比金融、商业分析或会计等专业，经济学项目的数量虽然较多，但申请人来自各个领域，如数学、会计、国际贸易、物理等，使得经济学申请变得异常火爆。 𐟒𜠥𐱤𘚥‰景：宏观经济学毕业生主要在政府部门、大学或国际贸易领域从事经济研究。微观经济学，尤其是数理分析方向，如计量经济学和货币银行学，毕业生主要在保险、投行、商业银行等机构从事风险控制、收益分析、财务分析和建模等工作。与金融学硕士相比，经济学硕士的侧重点有所不同。 𐟓š 学位设置：经济学硕士项目通常要求申请者具备扎实的数学背景，如微积分、线性代数、概率统计、运筹学和数学建模等。跨专业申请者需要先修课程，包括经济学原理、宏微观经济学、线性代数和统计等。 𐟎€‰校策略： 1️⃣ 排名：排名可以反映学术能力，对于想读博的同学来说，专业排名非常重要。 2️⃣ 教授介绍：查看教授是否在权威杂志发表论文，是否是行业组织或经济协会的主要成员。跟随获奖教授或有机会参与世界顶级学术项目，为未来的科研计划或求职背景打下基础。 3️⃣ 地理位置：地理位置对于实习机会非常重要。推荐地点包括加州（南加州大学）、波士顿（波士顿学院）、纽约（康奈尔大学、纽约大学）、华盛顿特区（乔治城大学、乔治华盛顿大学），这些地方经济发达，投行和商业银行众多，方便实习。

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