一、课程描述
本课程将教您各种统计技术背后的理论，以及如何在专业统计学家每天面临的场景中应用它们。
您将开发重要统计技术和概念的详细工作知识，包括线性和广义线性建模，贝叶斯统计，时间序列和机器学习。您将学习如何分析数据并从中得出有意义的结论，并使用统计计算软件R发展您的编程技能。
本课程还包括有关如何收集数据和设计实验的模块，以及统计学在临床试验中的作用。
大约三分之一的课程专门用于您的论文。这可能侧重于调查数据集，或者更理论或方法论的主题。目的是为您提供简历中包含的技能，例如规划和研究项目，数据采集，问题规范，分析和报告您的发现。
论文主题通常由外部客户提供， 例如，制药公司或体育模特组织。远程学习的学生通常带着雇主设计的项目。
二、课程内容
核心模块：
统计学家工具包
贝叶斯统计与计算方法
机器学习
时间序列
抽样理论与实验设计
医疗统计
论文
三、入学要求
我们要求2：1的荣誉学位，或同等学历，具有大量的数学和统计成分。特别是，您应该研究过以下主题，并在评估中表现良好（例如，得分至少为60%）。
统计学的数学方法：来自实数分析和线性代数的思想和技术，包括多重积分，微分，矩阵代数，二次型理论。
概率和概率分布：概率和条件概率的定律，随机变量和随机向量及其分布的概念，使用它们的计算方法;大数定律和中心极限现象。
基本统计：假设检验;点估计和置信区间;似然法;线性建模;使用统计软件，例如R。
四、英语语言要求
雅思总分6.5分，每个部分至少6.0分，或同等水平。
五、学费
英国学生（2022年年费）：11，500英镑
海外学生（2022年年费）：23，250英镑
