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私たちは微積分を使用していない演説後の自由はまだありますか? 暴力コックスの我々の歴史過去の中絶の移動につ以上のポジションが喜んpartnerQuantitativeスキルは高度に雇用者の後に求められており、これらのスキルを習得するのに最適な時期は、高校や大学で早いです。 そして我々はすべての最高の数学の学生は最終的に微積分を学ぶ必要があります知っている。それともすべき? 多分それは統計ではなく、学生の大半のためのより価値の追求です微積分、だ。それは学習計算が無意味であるというわけではない。 微積分は、物理学、工学、宇宙探査、衛星測位、複合ビルのプロジェクトや仕事の他のいくつかのラインに一体的に適用されます。 あなたのキャリアの野望は、これらのドメインのいずれかに収まる場合は、すべての手段で、微積分を学ぶ。 私たちのほとんどは、しかし、物理学、工学や数学以外のキャリアのために運命づけられている。深く統計織り社会のファブリック全体。 昨年秋に、これらすべての政治的世論調査を覚えていますか? それらの一つ一つは、結果の一部として、 誤差の範囲と サンプルサイズを報告した。 統計的な訓練がなければ、それはあなたが矛盾する世論調査の結果が発生した場合、そのresultsespeciallyを誤解することは容易である。景気回復と財政崖の上の話はどうですか? 記者は、私たちに失業率のデータ、住宅データ、政府支出データと以上の目のくらむような配列を投げる。 統計で訓練を受けた読者はそれをすべての感覚を作る簡単に時間を持つことになります。なぜならニュースメディアやインターネット、我々は定量的な情報を毎日砲撃に直面しています。 この大洪水は、当社の血管が推力をされているに仮想川になって、年を追うごとに、それぞれの技術革新とともに指数関数的に成長しています。 統計学の知識なしに市民はパドルなしでその川をラフティングされています。あなたは新聞曲線下面積、または直線の傾きに焦点を当てた物語の中で見た最後の時間を覚えていることはできますか? あなたは今までそのような話につまずく場合うん、どちらもI.、その後微積分はあなたの最高の友人にないかもしれないことができます。ほとんどの学生には、しかし、統計は、彼らは彼らが、リスクを分析して傾向を評価し、ランダムに立ち向かう、不確実性に対処するか、データからパターンを抽出するために必要とするキャリアパスを選択した場合は特に、計算よりもはるかに使用されることになります。子供の頃、私は数学のために才能を持っていた気づいた。 すべての私のメンターは、私が高校に呑み込ま微積分、向かって私をコントロールした。 大学で生物学を専攻する選択した後、私はコースで微積分を探し続けた。 9年後、私の博士課程を終えた後、私は微積分を使って一つの生物学コースに遭遇していた。ていないかつての私のプロとしてのキャリアで歯石は特に関連している。統計によると、しかし、私のパンとバターとなっています。 ほぼ私が試みているすべての主要なプロジェクトは、統計情報の使用を必要とした。 私が若かったとき、誰かが私にこの秘密を語っていたなあ。あなたは数字を気にする場​​合は、これらの数字は変化する場合には、統計のコースは何が必要である。 彼らは、ビジネスでのキャリア、経済学、生物学、健康科学、コンピュータサイエンス、多くの社会科学、さらには設計のビデオゲームの基本である。なぜしない高校や大学がSTATコースを促進する複数の操作を行いますか? 多くの要因は、おそらく役割を果たす。 微積分は、歴史的な幸先の良いスタートを持っていた前の世紀以上を発明した。 一方、微積分を教えるように訓練高校や大学講師、新しい主題を取ることを躊躇している。統計クラスは通常、ごく最近になって使用可能になっている洗練されたソフトウェアおよびコンピューティングパワーを必要とするのに対し、微積分も、限られた技術を必要とします。最終的には、社会のシフトニーズに適応するために私達の教育システムのために時間がかかります。 彼らはより多くの統計に自分自身を公開する場合、学生は、しかし、今の利益になる。 両親や学術顧問はどこにでも注意を取ると、この貴重な規律を促進する必要があります。
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