科研项目 牛津大学应用数学与统计学专题：概率论经典理论与模型及数理统计综合研究具备微积分知识的申请者优先，学生需对R语言、MATLAB、Python或其他同类型一门编程语言有基础入门水平；

　　本项目将提供世界一流的概率论和统计学的现代介绍，将涵盖概率分布、期望、独立性、条件期望和马尔可夫链的基本概念，以及极大似然估计、置信区间和假设检验的概念。学生将在项目结束时，提交项目研究报告爱游戏中国官方网站，进行成果展示。个性化研究课题参考：

　　PaulPatrick教授现任牛津大学统计学系的终身教授，曾任教于耶鲁大学计算机科学系，拥有普林斯顿大学博士学位，荣获牛津大学杰出教学奖。Patrick教授的研究研究兴趣集中在应用概率、统计学和计算机科学的交叉领域，聚焦于高维概率、统计和优化的基本原理，为机器学习和人工智能提供高计算效率、统计最优的算法。教授同时对图形建模以及蒙特卡洛模拟方法颇有研究，多个研究获得了业内的一致认可。