精算統計(ACTL30004)課程旨在為學生提供高級線性回歸分析的基礎，包括多元線性回歸、斯皮爾曼和肯德爾的相關性測量、主成分分析和廣義線性模型。本課程還重點解釋貝葉斯統計的基本概念、推導貝葉斯估計量，以及描述和應用可信度理論的基本概念。如果你想尋求課程輔導，那么你不妨試試海馬課堂的1V1課程輔導服務。

一、預期學習成果

成功完成本課程后，學生應能夠：

采用探索性數據分析技術來降低復雜數據集的維數并評估多變量數據的相關性。

識別和解釋多元線性回歸模型。

識別廣義線性模型 (GLM) 的基本概念并討論其實際實現。

使用統計軟件將回歸和廣義線性模型擬合到數據集并解釋結果，并編寫簡單的函數來完成日常任務。

采用引導法評估估計量的屬性。

認識貝葉斯統計的基本概念，并運用這些概念推導貝葉斯估計量。

識別和解釋可信度理論的基本概念。

將必備的數學和統計概念應用于解決上述主題的問題。

二、輔導重點

1.風險管理和保險

墨爾本大學的精算統計課程重視風險管理和保險的理論與實踐。學生將學習如何評估和管理各類風險，包括壽險、健康險、財產險和責任險等。課程涵蓋風險模型、保險合同的設計與定價、再保險機制及風險分散策略，幫助學生理解和應對實際中的保險風險。

2.數理統計與概率論

數理統計和概率論是精算統計課程的基礎，學生將深入學習統計推斷、假設檢驗、貝葉斯統計及概率分布等內容。該部分課程旨在培養學生的理論基礎，使他們能夠在復雜的數據分析和風險評估中運用統計和概率工具，進行精確的預測和決策。

3.金融數學與投資

課程包括金融數學和投資相關的內容，學生將學習時間價值、現金流量模型、利率理論、衍生品定價、投資組合理論及風險管理等。此部分的學習有助于學生理解金融市場的運作機制，掌握金融工具的定價方法和風險評估技術，從而在保險公司、投資公司和銀行等金融機構中發揮作用。

4.壽險精算

作為精算課程的核心部分，壽險精算涉及生命表、死亡率模型、保費計算、儲備金計算和精算假設等內容。學生將學習如何利用統計數據和模型進行壽險產品的設計和評估，以及如何通過合理的定價和儲備管理確保保險公司的財務穩健。

5.數據分析與統計軟件

在數據分析與統計軟件的學習中，學生將掌握使用R、Python等編程語言和SAS、SPSS等統計軟件進行數據處理、分析和建模的技能。課程強調實際操作，培養學生在處理大數據、進行復雜分析和構建統計模型時的實用能力，以應對現代精算和統計領域中的挑戰。

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2.根據學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排。

3.中英雙語詳細講解課程中的考點、難點問題，并提供多方位的課后輔導，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。