研究項目:MIT基于時間序列模型的衛(wèi)生統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析與公共健康研究
2024-04-01 17:03:35項目基本信息

專業(yè)類別
理工

參加形式
線上
適合人群
對數(shù)學(xué)、生物統(tǒng)計、數(shù)據(jù)科學(xué)、公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)分析等專業(yè)感興趣的學(xué)生
導(dǎo)師介紹

Peter
麻省理工學(xué)院 (MIT) 終身教職
Peter 導(dǎo)師以優(yōu)異的成績獲得哈佛大學(xué)(Harvard University)應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)士學(xué)位,并當選為Phi Beta Kappa Alpha Chapter的成員。后續(xù)他攻讀統(tǒng)計學(xué),獲得了帝國理工學(xué)院(Imperial College London)的碩士學(xué)位以及加州大學(xué)伯克利分校(University of California Berkeley)的博士學(xué)位。Peter 曾任哈佛大學(xué)統(tǒng)計系教授,任教期間獲得了美國國家科學(xué)基金會的博士后數(shù)學(xué)科學(xué)研究獎學(xué)金。隨后成為麻省理工學(xué)院Sloan管理學(xué)院終身教授兼首席研究科學(xué)家,在經(jīng)濟和管理科學(xué)計算研究中心(CCREMS)和國際金融服務(wù)研究中心(IFSRC)進行研究。他是風(fēng)險管理項目組的積極成員,并開發(fā)了納入行業(yè)標準RiskMetrics方法論的分析方法?,F(xiàn)為麻省理工學(xué)院數(shù)學(xué)系金融數(shù)學(xué)與統(tǒng)計講師。2014年在北京交通大學(xué)全球暑期學(xué)校任教期間,被聘為計算機與信息技術(shù)學(xué)院特聘教授。
項目背景
時間序列是指將某種現(xiàn)象某一個統(tǒng)計指標在不同時間上的各個數(shù)值,按時間先后順序排列而形成的序列。時間序列法是一種定量預(yù)測方法,亦稱簡單外延方法,在統(tǒng)計學(xué)中作為一種常用的預(yù)測手段被廣泛應(yīng)用。時間序列分析在第二次世界大戰(zhàn)前應(yīng)用于經(jīng)濟預(yù)測。二次大戰(zhàn)中和戰(zhàn)后,在軍事科學(xué)、空間科學(xué)、氣象預(yù)報和工業(yè)自動化等部門的應(yīng)用更加廣泛。時間序列分析(Time series analysis)是一種動態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計方法。該方法基于隨機過程理論和數(shù)理統(tǒng)計學(xué)方法,研究隨機數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計規(guī)律,以用于解決實際問題。時間序列構(gòu)成要素是:現(xiàn)象所屬的時間,反映現(xiàn)象發(fā)展水平的指標數(shù)值。
項目大綱
一、項目大綱
時間序列分析導(dǎo)論 Graphing Time Series
數(shù)據(jù)預(yù)測工具 Tools of Forecasting
預(yù)估噪聲序列的時間序列相關(guān)性檢驗固定的流程 Testing estimated noise sequences for time series dependence; stationary processes
時間序列分解研究 Decomposing Time Series
季節(jié)性模型、平滑模型和趨勢模型;模型選擇和應(yīng)用 Exponential Smoothing
學(xué)術(shù)研討1 Final Project Phase I
學(xué)術(shù)研討1 Final Project Phase II
項目回顧和成果展示 Program Review and Presentation
論文輔導(dǎo)Project Deliverables Tutoring
二、項目介紹
開始日期: 2024-04-20
本課程將重點介紹數(shù)學(xué)模型時間序列分析的基本方法和模型及其在不同領(lǐng)域(公共衛(wèi)生、健康、人口、生物統(tǒng)計)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。本課程將融合計算機編程的R語言輔助統(tǒng)計模型在多維度的數(shù)據(jù)中的處理分析。目前,主流數(shù)學(xué)統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析往往會以圖形方法來進行呈現(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證和數(shù)據(jù)預(yù)測結(jié)果的展現(xiàn)。在本課程中,導(dǎo)師開發(fā)并應(yīng)用了趨勢和季節(jié)性的重要時間序列模型,包括經(jīng)典分解和多級指數(shù)平滑模型。同時導(dǎo)師將利用真實世界的時間序列數(shù)據(jù)(包括美國聯(lián)邦儲備局、世界銀行和政府機構(gòu)公衛(wèi)數(shù)據(jù))對本課程中涵蓋的統(tǒng)計概率方法進行分析和實踐應(yīng)用。
三、適合人群
適合年級 (Grade): 高中生/大學(xué)生
適合專業(yè) (Major): 對數(shù)學(xué)、統(tǒng)計概率、生物統(tǒng)計、經(jīng)濟統(tǒng)計、數(shù)據(jù)科學(xué)、公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)分析等專業(yè)感興趣的學(xué)生;學(xué)生必須具備統(tǒng)計概率等相關(guān)知識并熟練掌握R語言。
建議選修: R語言統(tǒng)計分析速成
課時安排
7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周不限時論文指導(dǎo)學(xué)習(xí)
報名方式

項目收獲
1、優(yōu)秀學(xué)員獲主導(dǎo)師Reference Letter
2、EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級別索引國際會議全文投遞與發(fā)表指導(dǎo)(可用于申請)
3、成績單
4、結(jié)業(yè)證書