美國研究生統計學專業方向及申請指南

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【導讀】：在美國，統計學主要學習方向有生物統計、金融統計、應用統計和數學統計四大方向。統計專業已經慢慢從數學系中脫離出來，成為獨立的系。

當下不少同學選擇去美國留學讀研究生，在各大專業中，統計學是應用數學的一個分支，主要是通過利用概率論建立數學模型，收集所觀察的數據，進行量化的分析、總結，并進而進行推斷和預測，為相關決策提供依據和參考。

一、美國研究生統計學專業方向

在開設統計學專業的美國大學中一般都有兩個方向：一個是偏重于理論研究的，一類是偏重于實際應用的。如果是選擇理論研究方向的話，主要是專設的統計系或者是在數學系下設統計學;如果選擇實用方向的話，所包括的方面相對就比較廣泛，比如現在很熱門的生物統計、經濟統計和社會統計學等。在線咨詢>>>

在美國，統計學主要學習方向有生物統計、金融統計、應用統計和數學統計四大方向。統計專業已經慢慢從數學系中脫離出來，成為獨立的系。很多的學校都成立了自己的統計系。統計學基礎研究方向包括：樣本設計、數據挖掘、隨機過程、建立統計模型、模型的選擇、時間序列、非參數統計方法、生存分析、空間統計、各種概論理論等;應用研究方向包括：生物統計、環境統計、金融統計、經濟統計、農業統計等等。

二、就業與前景

統計學是一個應用很廣泛的學科，幾乎在所有領域都要用到統計的知識，比如生物、經濟、工程、醫藥、公共衛生、心理學、市場營銷、教育、軍事、社會學等領域。由此可以看出，統計學的就業前景是很廣的。統計學的畢業生一般來說可以從事以下的工作：政府部門的專職統計員(如國家統計局、環保局、藥監局等)，基金證券公司的分析人員，保險公司的精算師，調查研究機構的工作人員和企業的調查統計人員(如市場調查)。

在以前，統計學在國內是一個比較冷門的專業。除了保險、證券公司和一些政府機關要招收統計專業的學生外，一般的企業很少招統計專業的學生。但是近幾年的情況有所改善，現在一些公司，比如高盛、寶潔等看起來與統計不沾邊的企業也需要一些統計人才，可以說統計專業越來越熱門了。

三、美國研究生統計學專業申請

在數學的眾多分支中，統計屬于較熱門的分支之一，但是比較EE、CS等專業，統計的申請遠遠沒有那么激烈，所以背景合適的申請者，申請統計學拿到好學校的錄取的機率會大很多。

1.選校申請原則

對于以后讀完MS要工作的同學，學校的地理位置是很重要的，最好選擇東西岸的大城市。在線咨詢>>>

MS更看重你的硬件背景，GPA，GT很重要，能多高就多高吧。

對于有志向從MS轉到PhD的同學，最好去有thesis的項目，不然會很吃虧。并且應該更看重統計專業排名高的學校。

申Ms的話，不要局限于專排，有很多設在數學系和工程院下的統計項目也是很不錯的，例如佐治亞理工。

2.具體情況

1)本科數學/統計的人還是申請數學/統計專業：這個沒什么特別需要說的，本身沒有什么跨專業之類的麻煩，大多數時候也不用考sub，況且即使要求考sub，甚為數學系畢業的你還不是小兒科嗎?所以GPA很重要，學校也占一定的重要性，不過最近數學系好像招收國內碩士畢業的比較多，也許是我們學校數學的特有現象也說不定。本科基本上沒有幾個能發paper的，其實連在美國讀phd的學生要發paper也是相當有難度的。統計有很多相關分支，比如financestatistics，biostatistics，marketing，傳統統計。精算這幾年在國內可能越傳越熱了，希望大家不要人云亦云，要有自己的見解才行。

2)本科是數學/統計專業的人申請其他專業：有相當一部分人去了ComputerScience，畢竟這是一個和數學結合很緊密的專業。至于其他，我感覺最好的方法就是先申請數學出去，然后倒了國外再轉，曲線救國，很多人都是這樣做的，而且比較成功。那樣你的優勢就是你的數學功底扎實，對于你的思維很有幫助的。

3)國內其他專業的人申請數學/統計專業研究生：我想申請數學是不可能的吧，申請統計的倒是有不少。首先要求你一定要學過數學統計課程，概率論是絕對必不可少的，統計相關基礎課程的成績絕對絕對不能低。你的優勢就是你有其他學科的background，如果你申請的統計系有professor做與你以前專業相關的project，那樣對于申請很有幫助，可以先套磁，那樣成功率更高。

3.申請條件

統計學碩士項目對本科背景的要求并非特別嚴格，但最好是要有一定的數學背景，修過相關的數學課程。比如像華盛頓大學的統計學碩士就要求申請者最好有數學和統計背景，30學分以上的數學和統計課程，包括1年的中級微積分，線性代數以及概率論課程?？突仿∫惨笊暾堈咝捱^兩學期的微積分程，一門線性回歸分析以及一門矩陣代數。而斯坦福往年錄取的學生背景各異，30%的學生本科為數學專業，19%的統計學，經濟學本科背景占16%，工科背景占14%，其他的背景如計算機、金融以及運籌學等。耶魯大學對申請者背景的要求：All applicants should have a strong mathematical background，including advanced calculus，linear algebra， elementary probability theory，and at least one course providing and introduction to mathematical statistics. An undergraduate major may be in statistics， mathematics， computer science，or in a subject in which significant statistical problems may arise.嚴格的還會對修讀課程的長度或者學分進行要求，比如修讀過2-3個學期的微積分。在線咨詢>>>

例如：

1)喬治城大學對先修課的要求是：three semesters of calculus，culminating in multivariable calculus，plus linear algebra. Other courses in mathematics and statistics will strengthen an application.學校FAQ中提到本科為計量經濟學是不達申請要求的，不過可以提供課程描述后再向學校確認是否可以申請。

2)南加州大學對先修課的要求是：at least three semesters of calculus，including multivariable calculus，one semester in linear algebra. A course in undergraduate analysis is also desirable. at least one course in both undergraduate probability and statistics.并且這些課程的成績要好。

所以，申請統計學，通常學生需要有較好的理工科背景，尤其本科專業是統計學、數學、精算、應用數學等專業的學生，申請比較有優勢。如果學生學習過高數、線代、微積分、概率論與統計等等數學課程且分數優秀，并且有很好的統計相關的實習，也可以申請轉專業到統計學專業。除了數學基礎之外，學生還要能很好的使用計算機軟件，如MATLAB，SAS，SPSS等。

在統計學碩士項目的申請中，申請者最為關心的應該是是否要考GRE數學的?？瓶荚嚨膯栴}。其實，許多Top的學校在申請的要求里都不強制要求申請者提交數學Sub的成績。雖不要求，但大多數學校會建議學生提交Sub的成績——這點說明如若能取得一個不錯的數學Sub成績會對申請增色不少。一般來說，Sub考到90%以上的比例算是很不錯的。

至于GRE和TOEFL成績，和其他專業的碩士項目申請一樣，Top的學校對托福的要求為100，比如JohnsHopkins University(約翰霍普金斯大學)。華盛頓大學要求申請者的托?？谡Z在26分以上。大部分美國的學校對GRE的成績沒有最低要求，但既然是申請對數學有一定要求的統計，GRE的數學部分取得高分就很關鍵了。

四、注意事項

1.申請統計學要不要考SUB?在線咨詢>>>

只有少數牛校要求PhD.的申請者考SUB，如耶魯，斯坦福，其余大部分的學校并不要求。對于Master的申請者，學?；旧喜粫罂糞UB。另外，如果申請如印第安納伯明頓，華大西雅圖這種統計專業夾雜在數學系下的學校也要考SUB，但是這種系的統計專業一般規模很小，申請的人并不多。所以，除非客戶有多余的時間和精力或者目標學校是牛校的PhD，否則是不用建議客戶去考SUB的。獎學金發放情況一般來說，統計學的master是不會有獎學金的，但也有少部分學校會給master的申請者發放$5,000—$10,000不等的小額獎學金，如賓夕法尼亞大學，密歇根安娜堡大學，普度大學，羅格斯大學，伍斯特理工等都曾經給申請者發過獎;還有的學校會有部分學費的減免政策，如約翰霍普金斯大學和芝加哥大學的博士獎學金還是比較豐富的，從收集到的數據上看，大約有2/3的申請者可以拿到獎學金(多為全獎)，形式多為學費減免+TA或者RA。

2.背景提升建議

針對統計專業的申請特點和學校的要求，主頁菌建議申請者從以下幾個方面來提升自己的競爭力：

1)修讀高級(研究生)的數學或統計課程;

2)提高數理課程的專業GPA;

3)熟悉掌握統計軟件，如R，SPSS，STATA，SAS，MatLab;

4)擁有計算機編程的能力，如C/C++，Python;

5)專注于專業小方向上的研究，如序列分析;

6)參加數學建模比賽或統計研究項目，增強動手能力。

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