统计学申请文书Word格式文档下载.docx

统计学申请文书Word格式文档下载.docx

《统计学申请文书Word格式文档下载.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《统计学申请文书Word格式文档下载.docx（7页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

matrices,vectorspaces,lineartransformations,eigenvaluesandeigenvectors,canonicalforms,andtheirapplicationsandadvancedcalculus.Experienceintheoreticalorappliedprobabilityandstatisticsisadvantageous.Familiaritywithcomputerprogramming,includingsomeproficiencyinSaS,RorPythonisalsohelpful.mSinStatistics@UniversityofillinoisatUrbana-champaign

Prerequisites:

appliedLinearalgebra,calculus,StatisticsandProbability

总体来说，统计学硕士项目对于申请人的基本要求是修过线性代数，微积分及概率数理统计这三门数学课。

如果还修过其他的统计相关课程（如：

应用统计学，回归分析，时间序列分析）和计算机编程知识，在申请时会更有优势。

申请人不一定是数学或是统计学专业的背景，但先修课一定要满足。

但是转专业申请无疑加大了申请难度。

需要学生尽量补充统计学相关的课程，这样才更有助于向招生委员会证明自己具备完成硕士项目的知识储备和学习能力。

3.该专业有哪些名校推荐?

在ToP30的美国高校中，共有21所学校开设了统计或生物统计项目，想要申请统计学专业的同学们可选学校的范围较广。

在8所常春藤盟校中，哈佛大学、耶鲁大学、哥伦比亚大学、康奈尔大学都开设有统计学项目，此外，哈佛大学、耶鲁大学、哥伦比亚大学、宾夕法尼亚大学、布朗大学也都开设有生物统计项目。

其中，康奈尔大学的统计项目很有特

色，称为masterofProfessionalStudies（mPS）Program，项目设立十余年一直致力于提供应用统计方法的训练，使学生获得理论统计的知识以及处理实际数据问题的能力。

入读的学生可以选择统计分析方向或是数据分析方向，二者的差别在于后者更注重计算机方法的应用，比如高通量计算和数据库的知识。

这一硕士项目可在2-3学期完成，其间，学生除了修读课程，还需要用2学期的时间完成一个深度统计分析项目，这对于学生提升应用技能和未来就业都是很有帮助的。

在USnEwS提供的统计学专业排名中，排名前三的分别是斯坦福大学，加州伯克利分校和芝加哥大学。

其中，芝加哥大学的统计项目是非常有代表性的。

统计系里的所有课程都向硕士学生开放，意味着硕士生可以和博士生一同上课并参与学术活动。

这对于有读博打算的同学来说是个极好的机会，但同时也在一定程度上提升了大家完成硕士项目的难度。

硕士项目期间，芝加哥大学可以提供非常多元的跨学科研究和研讨会让学生涉猎到更多统计学分支，出众的师资力量绝对是这一项目的亮点。

其次，学生会以统计咨询师的身份参与校内的咨询工作，帮助其他专业的学生或是研究者进行数据分析工作，可以视作宝贵的实践经历。

此外，芝加哥大学对于学生的高标准严要求还表现在需要学生完成硕士论文并对于这篇论文做一次讲座。

这将非常有利于学生提升科研能力，为今后的博士学生或是工作打下基础。

总的来说，统计专业可以为学生提供就业导向和学术导向两种选择并且为学生提供丰富的机会让学生进一步探寻自己感兴趣的分支，可以是理论研究，也可以是在生物、金融、经济等方面的应用。

对于那些对数字感兴趣或是致力于掌握定量分析方法的同学来说，都是一个不错的选择。

4.跨专业申请统计学专业应该注意哪些问题，是否要考sub?

有些同学可能存在这样的误区“我要转专业了所以本专业的课程不重要”。

其实不然，转专业申请的学生更需要好的硬件条件（GPa、ToEFL、GRE），向学校证明自己具有优秀的学习能力，这将是未来转专业学习的重要保障。

跨专业申请首先要保证统计学项目要求的先修课，即微积分、线性代数和概率统计。

其次，尽量补充数学或统计相关课程及项目，如果受本专业选课范围所限，可以考虑在线课程。

统计学被广泛应用于金融、经济、心理学等问题的分析，所以身处于这些专业的同学完全有机会在本专业的研究项目中接触到统计学方法。

比如金融专业有老师研究中国股市的运行状态和状态转换，涉及贝叶斯方法进行参数估计，构建马尔科夫转换模型。

心理专业有老师研究网络情绪指标，涉及时间序列分析处理收集到的数据。

如果能够参与到类似项目中去，对于大家的统计学申请是很有帮助的。

另外，同学们还可以组队参加大数据竞赛或是统计建模竞赛，这也是补充个人经历的途径。

跨专业申请统计学专业，考sub不是必须的。

但这可以算作一个加分项。

建议大家在完成上述重点准备工作之后，再考虑sub考试。

毕竟对于跨专业的同学来说，考GRE之后再来准备一个mathsub的难度还是比较大的，我们不如优先做好重要且更可行的工作。

5.这几年统计学专业申请数据如何?

近三年来申请统计专业的学生不断增多，从20XX年天道的数据来看，46%的录取属于ToP30录取，这一点是非常吸引人的!

6.在美国统计学是最好就业的专业之一，毕业生可以从事什么样的工作?

如果回国发展就业前景如何?

根据美国劳工局20XX年底公布的数据，在美国约有3万人从事统计工作，集中在联邦政府（15%），研发领域（14%），金融保险（13%），学校及州或地方单位（9%），管理咨询公司（7%）等领域。

平均年薪达到$80,110，金融和医药行业是国际生就业的主要渠道。

如进入银行信贷部门、管理信息部及数据中心;

在证券公司或保险公司参与风险管理、投资分析工作;

在金融咨询公司负责数据分析等等。

在医药行业，可以为医院、大型药品制造商或医疗器械公司提供数据分析和决策支持。

此外，也有机会进入生产制造行业，从事质量管理，运用统计方法实施产品设计、生产的全过程控制;

或是在信息产业部门进行市场调研，数据挖掘及用户行为分析。

数据挖掘和生物统计是近年来的主要增长点。

对于回国发展的同学来说，统计学就业主要集中在政府部门及金融领域。

比如统计局，文献情报中心，标准化研究院及国家信息中心这类政府机构。

在金融领域，则与在美国的就业去向相近。

近两年来大数据很火，京东或是阿里招聘数据挖掘岗位的起薪诱人，也是统计学专业毕业生的理想去向之一。

但提醒大家注意的是，想要从事数据挖掘工作需要最大程度上提升个人编程能力，学习机器学习、python、R、Spark等等，这将是大家应聘时的必备技能。

7.有哪些申请建议?

在申请统计学专业时，大家在本科阶段所修课程以及参与科研项目的重要性都远远大于找两段水实习或是参与很多志愿者活动。

这里并不是说实习或是志愿活动毫无意义，而是建议大家集中精力做好更重要的部分。

在文书方面，不少同学在个人陈述中说因为我从小喜欢数学所以我来申请统计，或是我觉得统计就业好所以来申请。

这确实都是实话，但对于申请这样一个热门专业，冲击一些高

篇二：

统计学经典书籍推荐

这是我碰巧在网上看到有人做了一些关于统计学经典书籍推荐和建议的总结，所以特意转载与此，希望对大家有用。

一、统计学基础部分

1、《统计学》davidFreedman等著，魏宗舒，施锡铨等译中国统计出版社

据说是统计思想讲得最好的一本书，读了部分章节，受益很多。

整本书几乎没有公式，但是讲到了统计思想的精髓。

2、《mindonstatistics（英文版）》机械工业出版社

只需要高中的数学水平，统计的扫盲书。

有一句话影响很深：

mathematicsastostatisticsissomething

likehammer,nails,woodastoahouse,it&

#39;

sjustthematerialand

toolsbutnotthehouseitself。

3、《mathematicalStatisticsanddataanalysis（英文版.第二版）》机械工业出版社

看了就发现和国内的数理统计树有明显的不同。

这本书理念很好，讲了很多新的东西，把很热门的Bootstrap方法和传统统计在一起讲了。

amazon上有书评。

4、《BusinessStatisticsadecisionmakingapproach（影印版）》中国统计出版社在实务中很实用的东西，虽然往往为数理统计的老师所不屑

5、《UnderstandingStatisticsinthebehavioralscience（影印版）》中国统计出版社和上面那本是一个系列的。

老外的书都挺有意思的

6、《探索性数据分析》中国统计出版社和第一本是一个系列的。

大家好好看看陈希儒老先生做的序，可以说是对中国数理统计的一种反思。

二、回归部分

1、《应用线性回归》中国统计出版社

还是著名的蓝皮书系列，有一定的深度，道理讲得挺透的。

看看里面对于偏回归系数的说明，绝对是大开眼界啊！

非常精彩的书

2、《Regressionanalysisbyexample（3rdEd影印版）》

这是偶第一本从头到底读完的原版统计书，太好看了。

那张虚拟变量写得比小说都吸引人。

没什么推导，甚至说“假定你有统计软件可以算出结果”，主要就是将分

析，怎么看图，怎么看结果。

看完才觉得回归真得很好玩

3、《Logistics回归模型——方法与应用》王济川郭志刚高等教育出版社不多的国内的经典统计教材。

两位都是社会学出身，不重推导重应用。

每章都有详细的SaS和SPSS程序和输出的分析。

两位估计洋墨水喝得比较多，中文写的书，但是明显老外写书的风格

三、多元

1、《应用多元分析（第二版）》王学民上海财经大学出版社

现在好像就是用的这本书，但是请注意，这本书的亮点不是推导，而是后面和SaS结合的部分，以及其中的一些想法（比如P99n对假设检验的影响，绝对是统计的感觉，不是推推公式就能感觉到的）。

这是一本国内很好的多元统计教材。

2、《analyzingmultivariatedata（英文版）》Lattin等著机械工业出版社这本书有很多直观的感觉和解释，非常有意思。

对数学要求不高，证明也不够好，但的确是“统计书”，不是数学书。

3、《appliedmultivariateStatisticalanalysis（5thEd影印版）》Johnson&

wichem著中国统计出版社

个人认为是国内能买到的最好的多元统计书了。

amazon上有人评论，评价很高的。

不过据王学民老师说，这本书的证明还是有不太清楚，老外实务可以，证明实在不咋的，呵呵

四、时间序列

1、《商务和经济预测中的时间序列模型》弗朗西斯著

amazon上五星推荐的书，讲了很多很新的东西也非常实用。

我看完才知道，原来时间序列不知有aR

（1）ma

（1）啊，哈

2、《ForecastingandTimeSeriesanappliedapproach（thirdedition）》Bowerman&

connell著本书的主讲Box-Jenkins（aRima）方法，附上了SaS和minitab程序

五、抽样

1、《抽样技术》科克伦著张尧庭译

绝对是该领域最权威，最经典的书了。

王学民老师说：

这本书不是那么好懂的，数学系的人，就算看得懂每个公式，未必能懂它的意思（不是数学系的人，还是别看了吧）。

2、《Sampling:

designandanalysis（影印版）》Lohr著中国统计出版社

讲了很多很新的方法，无应答，非抽样误差，再抽样，都有讨论。

也很不好懂，当时偶是和《advancemicroeconomic

Theory》一起看的，后者被许多人认为是梦魇，但是和前者一比，好懂多了。

主要还是理念上的差距。

我们的统计思想和数据感觉有待加强啊

六、软件及其他

1、《SaS软件与应用统计分析》王吉利张尧庭主编

好书啊！

！

2、《SaSV8基础教程》汪嘉冈编中国统计出版社

主要讲编程，没怎么讲统计。

如果想加强SaS编程可以考虑。

3、《SPSS11统计分析教程（基础篇）（高级篇）》张文彤北京希望出版社

当初第一次看这本书，发现怎么几乎都看不懂，尤其是高级篇，现在终于搞清楚了：

）

4、《金融市场的统计分析》张尧庭著广西师范大学出版社

张老师到底是大家，薄薄的一本书，言简意赅，把主要的金融模型都讲清楚了。

看完会发现，分析金融单单数学模型还是纸上谈兵，必须加上统计模型和统计方法才能真正应用。

本书用的多元统计（代数知识）比较深。

统计学经典书籍推荐第二篇

看到版上有很多人问学统计的话要先看什么书，统计怎么打好基础之类的话题。

我现在是概率统计方向的研究生，对于统计也有一个比较粗浅的认识，因此想推荐一些书和方法，希望能够对大家有所帮助。

当然其中有说的不对的地方还是希望大家能够指正：

1、统计需要的数学基础

大多数人学统计基本上来说有微积分+线性代数+概率论的基础就足够了。

如果要去做研究，读PHd，并且做一些理论方面的研究，当然就得学一些较深的数学，例如实变函数、测度论等等。

但是对于大部分同学的申请master来说，有微积分、线性代数、概率论，再去看统计，应该就oK了。

有人也许要问这些课要学多深，那就得看你想把统计学的多深了，这些课学得越深，统计就能够学得越深。

2、国外学统计以后的出路

就工业界来讲，统计在美国最好的应用是生物统计方向，不过一般制药公司都需要PHd，并且据说这个活儿比较适合女生做，以后我可以转载一篇文章过来让大家看看生物统计的大致内容和前景；

另外还有一个比较大的方向是金融统计，去银行证券之类的，要看各人能力了；

还有做Faculty，其实中国大量需要统计老师，但是就工业界来讲中国至少现在并不需要很多统计人才。

保险精算我感觉没有用到很深的统计

3、数理统计的一些基础教材

这里推荐的几本教材是我所看过并且还觉得挺不错的。

有中文有英文的，大家根据自己的水平，选择着看，如果有更好的可以回帖推荐。

在我看来大家最多选择两本精读一下就可以了。

英文基础好的同学尽量选择）

（2）数理统计学讲义ShuLiTongJiXueJiangYi/陈家鼎...[等]编著北京:

高等教育出版社,20XX

北大数学科学学院所用的教材，涉及统计的面比较广。

课是一学期，但是不会全讲完的。

因为是数学系的教材，可能就比较深，需要的基础也就要比较好，要全看懂的话大概需要数学2或以上的水平，如果泛泛而看，应该也不算太难。

我学得时候就是感觉这本书上的一些例子很是不错。

除了参数估计、假设检验、线性回归之外，这本书还讲了实验设计与方差分析、序贯分析、统计决策、Bayes、抽样调查等，总之就是基本上经典统计的各方面均有所涉及，很推荐，即使数学基础不是很好的同学可以大致浏览一下，很有帮助。

推荐度：

★★★★（最高五星）

需要基础：

可选代替书籍：

数理统计学教程/陈希孺,倪国熙编著上海:

上海科学技术出版社,1988

（3）高等数理统计学/陈希孺著出版发行合肥:

中国科技大学出版社,1999

这个需要的数学基础就更深了。

高等统计基本上是数理统计专业的本科高年级或者研究生的专业课程，需要很强的数学基础，数学3或者数学4的基础基本没必要看了，想读比较应用的统计（大多数同学应该是希望能学统计并且投入应用中去）的同学也不要看了。

看这本书最好是学过一学期《数理统计》课程的（不是一学期的《概率论与数理统计》）推荐度：

★★★（最高五星）

★★★★★（最高五星）

高等数理统计=advancedmathematicalstatistics/茆诗松,王静龙,濮晓龙编著北京:

高等教育出版社德国:

施普林格出版社,1998

（4）mathematicalstatisticsanddataanalysis=数理统计与数据分析/Johna.Rice.Beijing:

chinamachinePress,20XX.

很不错的一本书，包括几章概率论的内容，只要简单的微积分和线性代数即可，机械工业出版社有影印版。

作者内容讲的不深，但是又能让你看到统计的一些思想与精华。

而原版教材突出的特点就是善于用例子讲问题，比较容易懂。

★★★（最高五星）;

（5）mathematicalstatistics:

basicideasandselectedtopics/PeterJ.Bickel,Kjella.doksum

兰州大学把这本书翻译了：

数理统计shuli

tongji:

基本概念及专题/P.J.比克尔,K.a.道克苏著;

李泽慧,王嘉澜,林亨等译，兰州大学出版社,20XX）

翻译还可以，如果能看懂原版还是看原版吧。

强烈推荐这本书。

Bickel已是统计界的老前辈了，泰山北斗级的人物，好像是lehhman（不知道有没有写错）的学生，这本教材是我目前见到的最好的数理统计教材了（可能孤陋寡闻了），善于用例子讲问题，并且都是实际中应用的例子，书的逻辑结构也很强，书后的习题有些很有意思的（兰州大学ms出了配套习题书，如果不会可以看看他们怎么做的），每一章会有一些引用的文献，如果对书中某一个东西感兴趣的话，可以看看这些Paper，很长见识。

这本书需要的数学基础不是很高，当然看书的深入程度就和数学基础很有关系了。