| 模块构成 | 能力培养目标 | 教学方式 |
|---|---|---|
| 时间序列建模 | 数据趋势预测能力 | 美联储数据实操 |
| R语言编程 | 多维数据处理能力 | 世界银行案例解析 |
| 模型验证方法 | 统计模型优化能力 | 指数平滑模型演练 |
课程采用阶段式能力培养体系，首阶段聚焦数据特征提取技术，通过R语言实现多维数据的清洗与标准化处理。在模型构建环节，重点突破季节性波动与趋势性变化的双重建模难题。
教学团队特别设置成果输出通道，学员在7周集中训练后进入论文指导阶段。学术导师将系统指导科研论文写作规范，重点培养文献综述能力和实证分析技巧。
Peter教授在应用数学领域具有深厚造诣，其学术轨迹横跨哈佛大学、帝国理工学院等世界学府。在MIT任教期间，主导开发了多个行业标准分析模型。
▸ 哈佛大学应用数学学士（荣誉毕业生）
▸ 帝国理工统计硕士（最优等学位）
▸ 加州伯克利博士（数理统计方向）
本课程要求参与者具备基础统计知识，建议已完成概率论与数理统计课程学习者优先。编程基础方面，需能独立完成R语言环境配置及基本语法操作。
