英国华威大学数学统计课程part A旨在为学生建立必要的概率基础，涵盖了诸如多元概率分布，条件概率分布和条件期望，多元正态分布，随机变量序列的收敛性等主题。part B则重点研究了统计推断的主要概念，核心是估计和检验的似然方法。下面我们就具体来看一下这两门课程在主要内容和学习成果这两方面的区别。
一、数学统计part A
1、主要内容
(1)离散和连续多元分布、边际分布。
(2)雅可比变换公式。
(3)条件分布、条件期望和性质。
(4)多元随机变量的矩母函数。
(5)多元高斯分布及其性质。
(6)与高斯分布相关的分布：卡方分布、斯图登分布和费雪分布。
(7)依分布收敛，依概率收敛和几乎必然收敛。
(8)大数定律。
(9)中心极限定理。
2、学习成果
(1)理解数理统计中需要的高级概率概念，例如多元高斯分布的性质、大数定律和中心极限定理。
(2)能够在更复杂、有时是多维的环境中计算概率和期望值。
(3)能够处理关于随机序列极限行为的数学陈述。
二、数学统计part B
1、主要内容
(1)数据的参数化统计模型的概念。
(2)概率的定义，比较概率的参数值。
(3)参数估计，特别是最大似然估计。
(4)重复抽样原理：估计量的概念及其抽样分布，偏差和均方误差，计算抽样分布。
(5)置信区间的构造。
(6)假设检验的概念，似然比检验，尼曼-皮尔逊引理，p值。
(7)数据简化原理：充分统计，以及点估计和假设检验的应用。
(8)极大似然估计的渐近正态性。
2、学习成果
(1)理解统计推断的主要概念，例如统计模型、估计量及其抽样分布和假设检验。
(2)能够计算各种例子中的最大似然估计量。
(3)能够在各种例子中使用似然比来构建假设检验，例如经典的t和F检验。
(4)能够推导出各种例子中估计量的抽样分布的性质。
以上就是关于英国华威大学数学统计课程part A和part B的介绍。无论是part A还是part B，只要同学有学习上的问题，我们都可以随时解答。同学若有需要的话直接与我们联系即可。
