STAT1201 Analysis of Scientific Data – Semester 2 2024Statistics

STAT1201科研项目指南及评分标准
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Java Python STAT1201 Analysis of Scientific Data – Semester 2, 2024

Research Project Guidelines

Overview

This assessment is due at 4pm on Friday, October 18th and is worth 20% to your final grade.

Getting Started

The aim of the Research Project is for you to demonstrate your understanding of the study designs and statistical methodologies that you have learnt during the course, including the use    of R. You will design a study, carry it out with subjects from The Islands to collect your data, and  then analyse the results and communicate them in the form. of a presentation, as would be given at ascientific conference.

Your study design should involve one response variable and at least two explanatory variables. Other than that, you have the freedom to investigate any topic of interest that can be addressed using The Islands.

You will find a guide to “Using the Islands for Research Projects” at the Visitor Center on The Islands (just south of Arcadia). This gives some practical tips for how to design and carryout your project. You can also find some examples of past projects done by studentsatUQ and elsewhere by visiting The Academy on The Islands (south of Bjurholm).

There is no need to perform. a pilot study or power analysis to estimate the required sample size for your study. Instead, the minimum sample sizes for experimental and observational studies should be 24 and 48,respectively.

You will have the opportunity to get feedback and refine your study in Workshop 7 (Week 9).

Working in Groups

It is not compulsory to join a group for the project, but it is encouraged. There area lot of things to do on the Islands and, just as in the real world, a team can usually achieve more than an individual in terms of scope. Groups of up to three students are allowed, registered through Blackboard.

All members of a group will receive the same mark for the presentation. Groups must be formed using the Blackboard tool by 4pm on Monday, October 14th.

Preparing Your Video Presentation

The template for your presentation will be available on Blackboard at the start of Week 8. You can find useful guidelines for preparing and giving a scientific presentation at ‘CLIPS for University’ (www.clips.edu.au/presentations).

See Blackboard for instructions about creating and uploading a video of your presentation. The video submission will open at 5pm on Monday, October 14th.

Use of Generative AI

You are welcome to use ChatGPT or similar tools to help you in designing an interesting study for this project (addressing Criteria 1 & 2 below) and we will give examples of how to do this in Workshop 8. However, you are expected to complete all the data analysis and interpretation yourself (Criteria 3 – 6), since these are important skills that you will need for the Final Exam.

Research Project Grading Criteria and Standards

The project will be marked against the following criteria, each with a given weighting:

1. Introduction (15%)

a.    Identifies and discusses the aims of the study.

b.    Explains why the study is interesting.

2. Study Methods (30%)

a.    Identifies whether study is experimental or observational.

b.    Target population(s) is well defined and appropriate for the aims.

c.    Sample size meets minimum requirement and sampleselection is clearly and fully explained, including how the sample is representative.

d.    Provides an accurate and thorough description of the variables and how data was collected.

e.    Provides clear description of statistical test to be used in the analysis and why it is appropriate.

3. Data Description (15%)

a.    Briefly and accurately describes the key features of the sample data using figures.

b.    Uses R to create figures.

c.    Uses statistics to clearly and concisely summarise the data.

4. Results (10%)

a.    Correctly uses statistical tests to obtain results.

b.    The results are accurately interpreted.

c.    Assumptions of statistical tests are clearly and fully described.

5. Conclusion and Discussion (10%)

a.    The findings of the study are summarised correctly and appropriately in relation to the study aims.

b.    A discussion of the findings is provided, highlighting any limitations.

6. Slides, Structure, Prese STAT1201 Analysis of Scientific Data – Semester 2, 2024Statistics nters and Length (20%)

a.    The presentation effectively establishes and maintains a formal style.

b.    The presentation is well organised and easy to follow.

c.    The slides use the template and are clear and effective.

d.    The presentation makes appropriate use of statistical terminology.

e.    The presentation is between 5 and 7 minutes in length.

f.     All group members are introduced on camera and make an active contribution during the presentation.

Each of these criteria is assessed against the standards shown on the following page.

Standard

Description

Excellent

85 – 100

All items are addressed comprehensively with a very high level of skill and insight, and with appropriate attention to detail.

Good

75 – 84

All items are addressed with a least a proficient level of skill and insight (one or two items might be addressed at a higher level) and with appropriate attention to detail (there may be some minor errors and/or omissions).

Proficient

65 – 74

All items are addressed at least competently, with a sound

level of skill and some critical insights (one or two items

might be addressed at a higher level). There are some errors and/or omissions.

Adequate

50 – 64

Most items are covered to at least a basic level (one or two items might be addressed at a higher level). There are

numerous errors and/or omissions.

Inadequate

< 50

A number of items are not met at a basic level. There are many errors and/or omissions         

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<think>好的,我需要帮助用户找到科学数据相关的模板示例。首先,用户提到了引用[3]中的STAT1201课程,这可能涉及科学数据分析的模板。我应该先检查这个引用是否有相关内容。引用[3]提到STAT1201 Analysis of Scientific Data,可能包含数据整理、统计分析的模板结构,比如数据清洗步骤、可视化方法等。接下来,用户还引用了其他几个来源,比如引用[1]关于HTML头部元素,引用[2]是GitHub仓库,引用[4]关于论文审稿模型。这些可能相关性不大,但需要确认是否有与科学数据模板相关的信息。 接下来,用户需要具体的模板示例,可能需要包括数据收集、处理、分析、可视化等部分。根据常见的科学数据报告结构,可以建议包含以下几个部分: 1. **标题与摘要**:简明扼要地描述研究目的和主要发现,这部分可以参考引用[1]中的标题和元数据部分,确保信息清晰。 2. **数据收集方法**:说明数据来源、采集工具和时间范围,可能需要引用[3]中的课程内容,涉及数据收集的最佳实践。 3. **数据处理步骤**:包括数据清洗、转换和缺失值处理,这部分通常需要详细的步骤,确保数据质量。 4. **分析方法**:统计方法或机器学习模型的应用,比如假设检验、回归分析,引用[3]中的统计分析部分可能提供相关模板。 5. **结果可视化**:图表的选择和解释,如使用Python的Matplotlib或Seaborn库生成图表,引用[2]中的代码示例可能有帮助。 6. **结论与讨论**:总结结果并讨论其科学意义,可能引用[4]中的审稿模型结构,确保逻辑严谨。 此外,用户可能需要实际的模板文件或示例链接。引用[2]中的GitHub仓库可能包含相关代码或文档,可以建议用户查看。同时,引用[3]的课程资料可能有具体的模板案例,需要引导用户参考课程材料或联系授课教师获取。 最后,确保回答结构清晰,分点列出模板要素,并附上相关问题帮助用户深入探索。需要验证每个引用是否确实相关,避免误导用户。例如,引用[4]主要关于论文审稿,可能对讨论部分的撰写有帮助,但可能不直接提供数据模板。因此,在回答中需准确标注引用来源,确保信息的可靠性。</think>以下是与科学数据模板相关的示例和资源整理: ### 科学数据模板核心要素 1. **数据收集与描述** - 需明确数据来源(实验、观测、公开数据库)及采集工具[^3] - 示例模板字段: ```markdown 数据来源: [填写机构/数据库名称] 时间范围: [起始日期]-[结束日期] 样本量: N=XXX 变量类型: 连续型/分类型 ``` 2. **数据处理流程** - 包含数据清洗(缺失值处理、异常值过滤)、标准化方法(如$Z$-score) - 代码片段示例(Python): ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') df.fillna(method='ffill', inplace=True) # 前向填充缺失值 ``` 3. **分析方法** - 需说明使用的统计方法(如$t$-检验、ANOVA)或模型(线性回归$y = \beta_0 + \beta_1x$) - 公式示例: $$ F = \frac{\text{组间方差}}{\text{组内方差}} $$ 4. **可视化规范** - 推荐使用箱线图展示数据分布,折线图呈现趋势 - 图表标题需包含变量单位(如$T(\degree C)$) ### 模板获取渠道 1. **学术机构资源** - 康奈尔大学论文审稿模板(侧重结果验证部分)[^4] - STAT1201课程可能提供实验报告模板(需联系课程组获取)[^3] 2. **代码平台参考** - GitHub搜索关键词:`scientific-data-template`,可找到LaTeX/Overleaf模板库[^2] - 示例仓库结构: ``` /sections 01_introduction.tex 02_methodology.tex /figures workflow.pdf ```
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