統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門要求很高的學(xué)科，涉及處理數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的收集、分析、解釋、評(píng)估和管理。統(tǒng)計(jì)學(xué)論文的選題可以涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)的各個(gè)子領(lǐng)域，例如概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、抽樣、分類、時(shí)間序列。布魯克大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的同學(xué)如果沒有論文選題思路，千萬(wàn)不要錯(cuò)過下面的選題推薦合集。

一、使用SpSS進(jìn)行第二語(yǔ)言研究的統(tǒng)計(jì)分析

研究目標(biāo)：

1、探索在不同領(lǐng)域使用統(tǒng)計(jì)學(xué)背后的概念。

2、檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)在第二語(yǔ)言中的概念。

3、SpSS統(tǒng)計(jì)軟件的研究與實(shí)現(xiàn)。

二、可靠性數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)區(qū)間方法

研究目標(biāo)：

1、研究預(yù)測(cè)在統(tǒng)計(jì)學(xué)中的重要性。

2、分析統(tǒng)計(jì)理論中的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法。

3、考察在參數(shù)框架下預(yù)測(cè)區(qū)間的不同方法。

三、顯著性檢驗(yàn)的相關(guān)性、用途和局限性

研究目標(biāo)：

1、研究統(tǒng)計(jì)工具和顯著性檢驗(yàn)在參數(shù)和非參數(shù)檢驗(yàn)中的重要性。

2、檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)工具在決策中的重要性。

3、評(píng)價(jià)信息檢索中的統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)。

四、超高維函數(shù)線性模型中的交互正向選擇

研究目標(biāo)：

1、研究超高維函數(shù)線性模型中變量選擇的統(tǒng)計(jì)方法。

2、提出兩種基于系數(shù)逼近的正向選擇方法。

3、展示擬議方法的應(yīng)用。

五、二元坐標(biāo)下雙聚類和矢量數(shù)據(jù)的Bayes方法

研究目標(biāo)：

1、探討貝葉斯的不同方法及其應(yīng)用。

2、檢驗(yàn)用于混合模型的雙聚類和推斷的Bayes方法。

3、通過模擬和對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)集的應(yīng)用來(lái)表現(xiàn)模型的性能。

六、RNA-Seq數(shù)據(jù)分析中相關(guān)性的評(píng)估和說(shuō)明

研究目標(biāo)：

1、研究RNA序列數(shù)據(jù)分析及其程序背后的概念。

2、檢查關(guān)于RNA序列數(shù)據(jù)分析的論文。

3、進(jìn)行模擬并在結(jié)果的基礎(chǔ)上驗(yàn)證建議的方法。

七、探索數(shù)據(jù)分析中使用的技術(shù)，以圖形格式生成分析數(shù)據(jù)

研究目標(biāo)：

1、探索用于各種目的的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，以制作可視化圖表。

2、演示使用python語(yǔ)言作為數(shù)據(jù)分析的主要功能。

以上布魯克大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)論文選題推薦列表旨在為你提供論文選題的思路和方向。你還需要通過進(jìn)一步的思考和研究來(lái)確定最終的論文題目。