Hello, dear friend, you can consult us at any time if you have any questions, add WeChat: daixieit

Probability and Statistics

GENS1400, Summer 2023 (July 17 - August 18)

Overview

Probability and Statistics constitute the mathematics of uncertainty. This is an introductory course that gives the students’  knowledge on  both descriptive and inferential statistics. Topics include graphic and numerical representations of various types of data; probability and statistics, discrete and continuous probability distributions; sampling and estimations; statistical inferences.

Credits

4

Contact hours

60

Required Text(s)

Introductionto ProbabilityandStatistics,  13th  Edition  by  William;  Beaver,  Robert  J.;  Beaver, Barbara M. Mendenhall (2006).

Grading Policy

Midterm is worth 30% of the final course grade, the homework is worth 30%, and the final exam is worth 40%.

Course Assistants

The CA will run a weekly one-hour problem session on the relevant material. You are invited to attend as many of these problem sessions as you like. Their times and locations will be announced in the first class.

Homework

There will be an assignment due at the  beginning of each class covering the  material from the previous  day  and  introducing  some  of the  material from  the  day  on  which  it  is  due.  No  late homework will  be  accepted, except for the  last one. You are encouraged to  make sure of the following  resources: your classmates, course assistants  and the textbook. W hen you work  in  a team, you should write down all people's name in your term.

Exams

There will be one midterm and one final exam. The times will be posted or announced later. If you must  miss  a  midterm  exam  because  of  an  approved  conflict,  please  contact  me  as  soon  as possible, and no later than one week before the exam.

Grading Scale

Letter

Grade

A+

A

-

B+

B

-

C+

C

-

D

E

X

Scores

90- 100

85-89

80-84

77-79

73-76

70-72

67-69

63-66

60-62

40-59

1-39

0

Academic Honesty

Feng Chia University defines academic misconduct as any act by a student that misrepresents the student’s  own  academic  work  or  that  compromises the  academic  work  of  another.  Scholastic misconduct includes (but is not limited to) cheating on assignments or examinations; plagiarizing, i.e., misrepresenting as one’s own work any work done by another; submitting the same paper, or a  substantially  similar  paper, to  meet the  requirements  of  more than  one  course without the approval  and consent  of the  instructors concerned; or sabotaging another’ s work within these general definitions. Instructors, however, determine what constitutes academic misconduct in the courses they teach. Students found guilty of academic misconduct in any portion of the academic work face penalties that range from the lowering of their course grade to awarding a grade of E for the entire course.

Tentative Course Schedule

Week 1 : Describing data and basic probabilities

    Discrete and Continuous variables, bivariate data

    Describing data with graph and numerical measures

    Basic probability

Week 2 : Expectation, probability distributions

    Discrete/absolutely continuous expectations, conditional expectation

    Variance, covariance, correlation, generating functions

    Bayes’ rule

    Binomial, Poisson, Hypergeometric probability distribution

    Normal distribution

Week 3 : More on normal distribution, Sampling distributions and limit theorems

    Distribution approximation

    Sampling distributions,

    The law of large numbers, the central limit theory

Week 4 : Large-sample estimation, test of hypotheses

    Point, interval and difference estimations

    Likelihood function, maximum likelihood estimation,

    Testing hypotheses and P-values

    Sample-size calculations

    Prior and posterior distributions, inferences based on the posterior

Week 5 : Statistical inferences from small samples

    Students t distribution

    Small sample inferences

(*) This schedule is subject to change with notice of the instructor.