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Laurea triennale in statistica (con lode)

Università statale di San Francisco, Stati Uniti

Laurea / 48 mesi

16400 $ / anni

Panoramica

Statistica

La laurea triennale in statistica è un programma interdisciplinare offerto agli studenti che intendono conseguire una laurea specialistica o che stanno pianificando una carriera come statistici nell'industria, nel commercio, nel governo o nella ricerca scientifica.

La laurea triennale in statistica è un programma interdisciplinare offerto agli studenti che intendono conseguire una laurea specialistica o che stanno pianificando una carriera come statistici nell'industria, nel commercio, nel governo o nella ricerca scientifica.

Per offrire agli studenti ampiezza e profondità e per introdurli a una varietà di campi in cui la statistica può essere applicata, offriamo tre indirizzi di specializzazione per la laurea: scienze, commercio ed economia.

I voti CR/NC non sono accettabili nei corsi da considerare per un programma di laurea o di laurea secondaria in matematica.


Panoramica della laurea


Per offrire agli studenti ampiezza e profondità e per introdurli a una varietà di campi in cui la statistica può essere applicata, offriamo tre indirizzi di specializzazione Per la laurea: scienze, economia e commercio. Al termine della laurea triennale in Statistica, lo studente sarà in grado di:

  •  sviluppare competenze di programmazione di base e utilizzare vari software come Mathematica, Matlab, SAS e R; applicare queste competenze per risolvere problemi di inferenza statistica, analisi dei dati, simulazione e apprendimento statistico.
  • formulare e analizzare congetture matematiche, costruire dimostrazioni in un solido inglese matematico e utilizzare queste competenze per scrivere dimostrazioni di affermazioni in teoria della probabilità e statistica matematica.
  • sviluppare intuizioni pratiche nella modellazione di fenomeni del mondo reale utilizzando una serie di strumenti di modelli di probabilità come le catene di Markov e modelli statistici come il modello di regressione lineare multivariata, e utilizzare metodi computazionali per ottenere soluzioni nell'analisi di tali modelli.

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