帝国理工学院统计学（生物统计学）专业是该学院的一门重要学科，该专业从事统计学在生物领域中的应用和研究。考试前的复习是确保学生获得成功的关键步骤之一。本文将详细介绍帝国理工学院统计学（生物统计学）专业考试前的复习重点。

　　一、专业简介

　　1.数理统计学

　　数理统计学是生物统计学专业的基础。在复习数理统计学时，学生需要熟悉概率论、统计推断和假设检验等方面的基本理论。重点包括概率分布、随机变量、抽样分布、参数估计和假设检验等内容。

　　2.生物统计学方法

　　生物统计学方法是生物统计学专业的核心部分。复习时，学生应掌握常见的生物统计学方法，如生存分析、多重测试校正、线性和非线性回归等。此外，学生还应了解如何设计生物统计学实验、收集和处理数据以及分析和解释结果。

　　3.计算统计学

　　计算统计学是生物统计学领域的一项重要工具。在复习时，学生需要熟悉统计软件的使用，如R、Python等。此外，学生还应掌握基本的编程技巧，并了解如何运用这些技巧来处理和分析生物统计学数据。

　　二、实践经验

　　实践经验是考试前复习的重要部分。学生可以参加实验室项目、研究实习和学术会议等活动来积累实践经验。实践经验可以帮助学生更好地理解和应用所学知识，并提供解决实际生物统计学问题的能力。

　　三、文献阅读

　　文献阅读是扩展知识和研究能力的重要途径。学生应该参考相关领域的经典文献和最新研究文章，了解当前研究热点和前沿领域。文献阅读还可以帮助学生加深对生物统计学理论和方法的理解，并为将来的研究工作打下基础。

　　四、考试要考的课程介绍

　　核心模块

　　统计概率

　　统计推断基础

　　应用统计学

　　计算统计

　　生物医学统计

　　统计遗传学和生物信息学

　　可选模块

　　当代统计理论

　　贝叶斯方法

　　多变量分析

　　机器学习

　　统计金融概论

　　高级统计金融

　　大数据

　　高级仿真方法

　　数据科学

　　使用TensorFlow进行深度学习

　　非参数统计

　　随机过程

　　时间序列分析

　　生存模型

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