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      學校簡介

      哈佛大學線上課程:數學統計科研

      Harvard University Mathematical Statistics Research

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      麻省理工線上科研

      數學統計科研 Mathematical Statistics Research

      ★專案背景 Program Background


      應用數學統計是研究如何應用數學知識到其它範疇(尤其是科學、工程技術、經濟等領域)的數學分枝,屬於基礎專業,是其他相關專業的“母專業”。在現實生活中無論是進行科研資料分析、軟體發展還是從事金融保險,國際經濟與貿易、工商管理、工程管理、科技開發、建築設計等,都離不開相關的數學專業知識。

      本研究課題隸屬於是哈佛大學工程與應用科學學院Harvard School of Engi-neering and Applied Sciences(HSEAS)環境工程與能源系。課題組主要研究方向為用數學統計的方法來解決現實生活中交通工程、大資料以及交通經濟等相關領域的現實問題。主要涵蓋交通規劃、道路安全和城市經濟等。

      ★ 專案說明


      科研主題:
      數學統計科研 Mathematical Statistics Research

      科研導師:
      Harvard University 哈佛大學SEAS資深博士後研究員;多個SCI期刊審稿人。側重數理統計、數學建模,大資料在交通工程、交通經濟、能源經濟等領域的應用研究。

      適合對象:
      欲申請美國名校應用數學、統計、電腦、資料科學等相關專業的高中生,大學生

      專業背景:
      數學、電腦、物理、經濟、工程類等相關專業

      科研形式:
      實地科研或者遠端線上科研,導師授課+練習實戰結合,完成課題學習、選題、研究實戰及報告撰寫

      科研週期:
      實地科研:寒暑假期間,前往美國大學校內,每期時長為4周(針對假期不足4週的同學,可採取實地+遠端相結合的方式)
      遠程科研:學生與導師約定開始時間,線上交流進行科研學習和探討,每期時間時長4-12週,具體根據學生完成任務的進度確定完成時間。

      科研過程:
      phase 1:課題基礎知識學習,課程+文獻閱讀
      phase 2:確定研究課題,討論研究思路以及研究進展
      phase 3:彙報答辯+報告撰寫

      This is a project-based program for students who are interested in and/or have a background in mathematics, data science, and market analysis. After the program, the students are encouraged to have some wonderful research outputs, such as a conference paper or a journal article.

      ※如要詢問細節,請點我Line達仁

      課程介紹

      ★ 專案/研究課題簡介


      研究課題:
      統計、建模和計算在智慧交通上的運用

      關鍵字:
      Statistics, Modeling, and Computation

      這是一個以應用數學理論為基礎解決城市交通問題的研究項目。該課題的重點是數理統計,更具體地說,包括描述性統、建模結構和數值計算。重點介紹了決策過程中與數理統計有關的幾種經典方法,如層次分析法、TOPSIS法、RSR法等,同時介紹了常用的數學套裝軟體,如MATLAB、SPSS等。

      此外,本研究還將介紹商業參考資料管理軟體EndNote的使用,EndNote是一個商業參考資料管理套裝軟體,用於在撰寫論文和文章時管理參考書目和參考資料。總的來說,通過參加這個項目,在試探中發現、分析和解決與他們未來的研究密切相關的數學問題方面會有很大的進步。

      This is a project-based style program spanning transportation engineering and urban dynamics. The program focuses on mathematical analyses, including descriptive statistics, modeling construction, and numerical computation. Specifically, through hands-on quantitative real-world projects, various classical methods related to mathematical analytics in the decision-making process (e.g., weighting, aggregating, and grouping) will be detailly introduced, such as Entropy, AHP, TOPSIS, CA, PCA/CFA, BP Neural Network, etc. Whilst, some commonly used mathematical software tools, such as MATLAB and SPSS, will also be introduced during the program.

      Moreover, the research apprentices will learn the usage of EndNote, a reference management software package used to manage bibliographies and references when writing journal articles. In addition, AutoCAD, a computer-aided design (CAD) and drafting software, will be demonstrated for the applications in visualization and real design. Overall, by attending this program, the apprentices will have a significant improvement in discovering, analyzing, and solving practical problems from the mathematical perspective, which are closely related to their future studies and careers.

      ★ 課題大綱


      Specific techniques and tools that would be delivered in this program: br/>

      • (1)Data collection: Various databases at international, regional, and national levels
      • (2) Data pre-processing: Data cleaning and data normalization
      • (3) Weighting: Entropy Method and Analytic Hierarchy Process (AHP)
      • (4) Aggregating: TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)
      • (5) Robustness analyses: Correlation analysis
      • (6) Grouping:RSR (Rank-Sum Ratio), Regressions, Clustering Analysis (CA), and Multiple Corre-spondence Analysis (MCA)
      • (7) Robustness analyses: Principal Component Analysis (PCA) and Common Factor Analysis (CFA)
      • (8) Data decomposition and deconstruction
      • (9) Neural Network: BP Neural Network
      • (10) Visualization:AutoCAD Drawing
      • (11) Coding:MATLAB and SPSS
      • (12) Reference Management: EndNote
      • (13) Paper Writing:Journal article or Conference paper writing

      ★ 哈佛大學線上課程-數學統計科研收穫


      • 知識提升:深入學習該領域知識和研究方法,積累科研經歷和經驗;
      • 論文能力:完成學術科研報告或者科研論文;
      • 競爭優勢:優秀學員將獲得導師推薦信,助力世界名校申請;
      • 競爭優勢:學術成果有機會在專業國際學術期刊或EI/CPCI國際會議收錄發表;
      • 競爭優勢:積累學術領域人脈;
      • 潛在機會:有機會參加校內的講座/專家研討/學術活動等。

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      學校資訊

      開班&上課時間:
      預約制,需與老師預約
      開班人數:
      1-2人
      課程地點:
      線上(遠距課程)
      師資:
      哈佛大學SEAS資深博士後研究員;多個SCI期刊審稿人。側重數理統計、數學建模,大資料在交通工程、交通經濟、能源經濟等領域的應用研究。
      課程內容:
      Mathematical Statistics Research
      營隊類型:
      統計、建模和計算在智慧交通上的運用
      數學、電腦、物理、經濟、工程類等相關專業;
      適合人群:
      高中生、大學生、研究生
      欲申請美國名校應用數學、統計、電腦、資料科學等相關專業的高中生,大學生;
      知識提升:深入學習該領域知識和研究方法,積累科研經歷和經驗;
      論文能力:完成學術科研報告或者科研論文;
      競爭優勢:優秀學員將獲得導師推薦信,助力世界名校申請;
      競爭優勢:學術成果有機會在專業國際學術期刊或EI/CPCI國際會議收錄發表;
      競爭優勢:積累學術領域人脈;
      潛在機會:有機會參加校內的講座/專家研討/學術活動等。

      課程介紹

      科研營學生收穫:
      1對1或1對2學術指導與研習
      報告論文輔導學習
      主導師推薦信
      EI/CPCI/Scopus索引國際會議論文發表與收錄(有利於申請學校背景提升)