一、课程描述
本课程将教您各种统计技术背后的理论，以及如何将它们应用于专业统计学家每天面临的场景。
您将掌握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以及统计学在临床试验中的作用的模块。
大约三分之一的课程专门用于您的论文。这可能侧重于研究数据集，或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。
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
采样理论与实验设计
医学统计
论文
三、入学要求
我们要求2：1的荣誉学位或同等学历，并带有大量的数学和统计成分。特别是，您应该学习了以下主题，并在对它们的评估中表现出色（例如，至少60%的分数）。
统计的数学方法：来自实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：概率和条件概率定律，随机变量和随机向量的概念及其分布，用它们计算的方法;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
雅思总分为6.5分，每个部分最低为6.0分，或同等水平。
四、费用
英国学生（2022年年费）：£11，500
海外学生（2022年年费）：£23，250
