| 模塊構成 | 能力培養目標 | 教學方式 |
|---|---|---|
| 時間序列建模 | 數據趨勢預測能力 | 美聯儲數據實操 |
| R語言編程 | 多維數據處理能力 | 世界銀行案例解析 |
| 模型驗證方法 | 統計模型優化能力 | 指數平滑模型演練 |
課程采用階段式能力培養體系，首階段聚焦數據特征提取技術，通過R語言實現多維數據的清洗與標準化處理。在模型構建環節，重點突破季節性波動與趨勢性變化的雙重建模難題。
教學團隊特別設置成果輸出通道，學員在7周集中訓練后進入論文指導階段。學術導師將系統指導科研論文寫作規范，重點培養文獻綜述能力和實證分析技巧。
Peter教授在應用數學領域具有深厚造詣，其學術軌跡橫跨哈佛大學、帝國理工學院等世界學府。在MIT任教期間，主導開發了多個行業標準分析模型。
? 哈佛大學應用數學學士（榮譽畢業生）
? 帝國理工統計碩士（最優等學位）
? 加州伯克利博士（數理統計方向）
本課程要求參與者具備基礎統計知識，建議已完成概率論與數理統計課程學習者優先。編程基礎方面，需能獨立完成R語言環境配置及基本語法操作。
