Las matemáticas son un campo bastante amplio, pero puedo hablar de estadísticas, ya que tomé las estadísticas aplicadas I y II.
Comenzó desde los bloques de construcción más básicos y explicó cómo funcionaba cada pequeña cosa, desde una distribución gaussiana hasta todos los tipos de pruebas, por qué y cómo funcionaron, los intervalos de predicción y confianza, rechazando la hipótesis nula, etc.
Finalmente, las cosas funcionaron hasta una regresión lineal, y Stats II se centró mucho más en eso, cómo funcionó y, finalmente, cómo producir buenos modelos y qué buscar (hay muchas posibles peculiaridades de datos para verificar y modelar).
- ¿Hay alguna manera efectiva de absorber la explosión de una granada de mano?
- ¿Cómo es PDPU para ingeniería mecánica?
- ¿Por qué muchos de los estudiantes de ingeniería en India temen a los gráficos de ingeniería?
- ¿Cómo es la Universidad Hindustan para la ingeniería?
- ¿Cómo es ser estudiante en el departamento de Ingeniería Química de la Universidad de Washington?
Se prestó mucha atención a la significación estadística, y lo que realmente significaba rechazar la hipótesis nula, y cosas en ese sentido. Como resultado, es mucho más claro para mí la facilidad con la que se pueden manipular los datos y cuán cuidadoso realmente tiene que ser (o debería ser) para garantizar resultados de calidad … y también, sin importar lo que haga, probablemente habrá algún riesgo.
Al final, estaba satisfecho con mi capacidad para administrar datos, crear y verificar modelos de regresión robustos, y entender qué demonios estaba pasando bajo las sábanas.