大家早上好~远在英国华威大学留学的中国同学们你们过得还好吗?北京今天下了很大的雨，天气也从前几日的酷热中得到了一丝凉意，大家可能出身在中国的各大城市，是否也有一些想念自己的家乡了呢。

废话不多说，今天学长按照惯例，继续给大家普及会大学的专业知识，今天学长给大家讲解数理统计专业中，涉及到的专业课程知识与详解，希望对大家今后的学习有帮助。学长介绍的这些课程如果有一些不懂的知识点存在，及时与留求艺的老师线上答疑呦

线性代数课程

线性代数处理联立线性方程。同学将在这门课程中学习向量空间、线性映射及其矩阵表示的特性。应用包括解联立线性方程，向量和矩阵的性质，行列式的性质和计算方法。将主要学习定义和计算线性映射或矩阵的特征值和特征向量。同学需要了解矩阵和向量空间，以便学习后面的模块构建。

数学分析

分析是对微积分的严格研究。在这门课程中，将会有相当多的知识点强调，需要同学更精确和更细心地辩论。

集合和数字

正是在它的证明中，才能发现数学的力量和丰富性。大学数学引入了越来越抽象的思想和结构，对证明的要求也越来越高，直到你的大部分时间都被理解证明和创造自己的证明所占据。学习处理抽象和证明需要时间。

统计实验室

如果同学正在学习ST115(概率导论)或ST111/2(概率)，本课程支持你对统计分析的理解。你将为应用数学概率打下基础，并学会使用概率和期望值进行计算。您将熟悉用于探索性数据分析的R软件包，并获得真实数据的基本模拟技术的经验，并能够使用可视化为简单数据集提出概率模型。同学们还将学习采样技术(标准离散和连续分布–伯努利分布、几何分布、泊松分布、高斯分布和伽马分布)，并学习单变量分布的通用采样方法。

概率导论

在课程MA137(数学分析)和MA138(集合和数字)之后，通过引入概率的关键概念和发展你使用概率和期望计算的能力来建立你的知识。同学们将通过事件及其概率的概念实验随机结果，并查看离散和连续概率空间的示例。还将学习计数方法(包含-排除公式和二项式系数)，并学习理论主题，包括条件概率和贝叶斯定理。

数学技术

想像数学家一样思考吗?这个实用的问题解决模块是为同学们准备的。在你的高级知识的基础上，你会对数学概念和关系有更深的理解，使用问题解决技术，如可视化和模式探索。运用来自计数、组合学、微积分、几何和不等式的具体例子，你将学会清晰准确地表达数学概念，并提高你的数学和逻辑推理和沟通技巧。

度量空间

度量空间是对点与点之间的“距离”有合理概念的任何集合。在这门课程中，同学将研究如何将序列的收敛性、函数的连续性和完备性等概念扩展到一般度量空间。这使你能够证明一些强大而重要的结果，用于数学的许多部分。用开放子集来描述连续性将带您进入拓扑空间的更一般的上下文，在这里，不是距离，而是声明哪些子集是开放的。

随机过程

随机(随时间随机发展)过程的概念在经济学、生物学、心理学和运筹学中是一个有用且令人惊讶的美丽数学工具。在学习控制顺序随机过程的思想时，你将学习马尔可夫链，它将条件概率用于广泛应用的随机过程族;随机漫步——构建其他流程的基石，本身也很重要——以及“从头再来”流程的更新理论。你的理解将扩展到行为的概念，包括短暂性、重现性和平衡，你将把这些想法应用到概率论的问题中。

以上是学长为大家总结出来的一些相对来说比较重要的课程与课程描述，大家在学习这些课程的的时候难免可能会遇到问题，需要老师来进行知识点的总结和梳理，英国留学生辅导老师可以根据同学所掌握课程知识的实际情况，来和同学们面对面进行线上交流，解决遇到的难点难题，从而完成课程的学习，吸收所有应该掌握的知识。