干货!申请美国大学研究生之统计Statistics详解

干货！申请美国大学研究生之统计Statistics详解近期，咨询申请美国大学统计专业研究生事宜的学生很多，今天，慧德留学老师给大家详细的整理了一篇文章，给大家作为参考，希望能够帮助各位。

统计学专业通常分为两个分支，一种是偏理论的统计学，课程会涉及到关于统计模型，贝叶斯推论，蒙特卡罗法，时间序列等基础课程。第二种是应用统计学，比如生物统计，环境统计，金融统计等等。

另外还有一个学科领域是统计学学生可以申请的，也是比较常见的，数据科学，这门学科也是更偏实际应用的学科，且属于热门学科，要求也是较高的。

比较知名的学校开设数据科学项目的学校有康奈尔的数据科学和密歇根安娜堡大学的数据科学都是不错的项目。除了数据科学属于热门的分支以外，还有生物统计，金融统计近几年也是热度不小的学科，这类实践性比较强的学科建议提早准备好个人的一些项目背景活动，比如一些关于数据的科研，项目，调查都可以作为学生的软背景实力体现，当然，如果想申请到顶尖的学校，需要在背景活动上多下功夫，体现出比其他竞争者更有优势的差异性。

什么是统计学

统计学（statistics）是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化分析、总结，做出推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。随着数字化的进程不断加快，人们越来越多地希望能够从大量的数据中总结出一些经验规律从而为后面的决策提供一些依据。统计学专业不是仅仅像其表面的文字表示，只是统计数字，而是包含了调查、收集、分析、预测等，应用的范围十分广泛。

统计学一般要求的修课程：微积分（数学系学三个学期、理工科与部分学校商科会学两

个学期）、线性代数、概率论。也就是说，除了数学系的同学，其他专业的同学如果想要转专业申请统计学，这几门课是不可少的。

统计学硕士课程一般涉及Multivariate Stat Inference（多元统计分析）：多元统计分析是一种综合分析方法，它能够在多个对象和多个指标互相关联的情况下分析它们的统计规律。主要内容包括多元正态分布及其抽样分布、多元正态总体的均值向量和协方差阵的假设检验、多元方差分析、直线回归与相关、多元线性回归与相关(Ⅰ)和(Ⅱ)、主成分分析与因子分析、判别分析与聚类分析、Shannon信息量及其应用。

Time Series Analysis(时间序列分析)：时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。它包括一般统计分析(如自相关分析，谱分析等),统计模型的建立与推断，以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系。

Stochastic Processes（随机过程）：随机过程是一连串随机事件动态关系的定量描述。研究随机过程的方法多种多样，主要可以分为两大类：一类是概率方法，其中用到轨道性质、停时和随机微分方程等；另一类是分析的方法，其中用到测度论、微分方程、半群理论、函数堆和希尔伯特空间等。实际研究中常常两种方法并用。研究的主要内容有：多指标随机过程、无穷质点与马尔可夫过程、概率与位势及各种特殊过程的专题讨论等

申请人特质

（一）逻辑思考能力

学统计学意味着你要用统计语言来处理大量数据。编程是一个对逻辑思维能力要求比较高的工作，统计学中的编程也是这样。在你运用R语言或者SAS处理数据的时候，你所编写的程序不能有任何逻辑错误，否则，就会失之毫厘谬以千里。

（二）统筹管理能力

指对数据的统筹管理。数据也分很多类型，比如图像、视频、日期等等。拿到一组数据，能很好地把它们管理起来，对于工作效率的提高也有很大帮助。其实无论什么专业，统筹管理的能力强，都能达到事半功倍的效果。

（三）对数字敏感

你需要在拿到一堆数据时，在头脑中能对它们有个基本的认识基本的分析。

（四）静得下心耐得住寂寞

选择了统计学，意味着你以后工作的时候，每天都要面对大量的数据。如果你是一个性格活泼热爱交际的人，那么整天面对一堆枯燥的数据这样的工作可能不适合你。如果你本来就喜欢独处，喜欢安静，那么，你就更容易适应数据处理这样的工作。

专业设置

（一）未细分专业分支

大多数统计硕士项目都是这种情况。由于统计学被广泛的运用到各行各业，所以有些学校的统计项目允许学生在一定程度上选修其他院系的课程，以增加学生对其他专业的了解。比如哥伦比亚大学的统计学硕士项目，学生不仅可以选修统计的选修课，还可以选修公共卫生、数学、经济学、计算机等其他专业课程。

（二）将数据科学或者生物统计学列为分支

数据科学或者生物统计学是统计学的衍生学科，与统计学有着不可分割的联系，因此，有的学校直接将这两个专业列为统计学下面的分支，比如斯坦福的数据科学就是统计硕士的一个分支。弗吉尼亚大学的统计系也设有数据科学和生物统计学这两个分支。学生只要修满一定学分的选修课就可以获得对应分支的学位证书。但是大多数情况下，这两个专业都是被单独拿出来的作为其他项目的。

学位设置

在美国大学中，统计学专业一般是数学与应用数学系下的，然而随着统计学的迅速发展，现在大部分学习学校开设了专门的统计系，隶属于自然科学学院下，和数学系是同行并列的。此专业和其他基础的理工专业一样，基本都会有MS学位，即master of science in statistics。MS学位通常两年制，它更加侧重于学术研究，毕业后可以选择就业也可以继续攻读phd学位，部分院校会设置MA学位，旨在培养学生短期的统计技能，也为将来的就业准备，如果打算继续攻读博士学位的学生一般不建议考虑本学位。还有一些院校会有MAS 学位，即master of applied statistics。主要是强调统计的应用，倾向于毕业直接找工作的学生，与MA学位相似，因此申请者在申请具体学位的时候，要结合自身的发展需求，仔细钻研研究目标院校的学位设置，因此重点不同，需要学生做出合理的学位设置，这无疑是申请成功的关键点。

就业前景

统计学作为一门研究各种随机现象的本质与内在规律性，对各种类型数据进行综合处理及统计推断的学科，随着人类社会各种体系的日益庞大、复杂、精密，计算机的广泛使用，统计学的重要性显得越来越大。统计学曾被评为20世纪给人类生活带来重大影响的二十项新技术之一，它的应用遍及所有科学技术领域、工农业生产和国民经济的各个部门，是工农业生产和科学技术深层次、高层次管理的重要工具。正因为应用广的特点，统计学近年的发展越来越快，各个部门和企业对统计学人才的需求越来越大。除了理工科方面应用的“理学统计学”，在社会科学方面，也出现了人口统计学、心理统计学等统计学的分支学科。

生物统计：生物统计专业的毕业生就业前景广阔，可以进入大学从事教学和科研工作，也可以在生物科技公司和制药公司进行统计分析，还有相当数量的毕业生进入了医疗机构。在美国，生物统计就业的最好地区是东北部和加州。东北部从新泽西州到纽约州，都有很多的药厂，很多大公司的总部也在这一带，并且麻省的科研机构非常多，因为这里是美国生物医学方面科研机构最集中的地方。

金融统计：统计学无论是在那个方面的应用，最为重要的还是在经济方面的应用，可以说是经济研究中最为客观、最为重要的工具。金融、证券、保险等会经常用到统计学的知识。例如在证券投资中对于一个股票的分析，就需要用统计学的方法处理股票的历史数据；又如在保险业中的精算师，就要具备非常深厚的统计学功底。由目前的社会情况看，将来统计学人才的培养，将会由原来的“理学统计学人才”向“经济类统计学人才”发展。金融统计正是适应社会的需要，应运而生的一个分支方向。该专业主要关注中央银行和各金融机构的统计部门如何对各项金融业务的活动情况和资料进行调查、收集、整理和分析，从而提供统计信息和统计咨询意见，进行金融统计管理和监督。该专业的毕业生一般进入银行、证券公司、投资基金、会计师事务所和保险公司等金融机构工作。

数理统计：数理统计是最传统的统计专业分支，它应用概率论的分析结果更深入地研究统计资料，通过对某些现象发生频率的观察来揭示其内在规律，并通过构建数学模型来做出相应的判断。例如可以通过统计方法进行气象、水文以及地震预报的研究；在研制新产品时，利用统计学的知识进行试验设计和数据处理，以寻求最佳的生产方案等。

应用统计：该专业主要研究统计学的一般理论和方法在社会、自然、经济、工程等各

个领域的应用，它是统计学和其他学科之间形成的交叉学科。毕业生可从事数学研究、统计学研究、运筹学研究、计算机编程、数据分析、会计、证券分析等多种职业。

选校策略

学校所在的地理位置对于将来的实习和就业有着非凡的意义。随着社会各领域数据的几何增长，各个行业尤其是金融、医药、电子商务、咨询等行业对data analysis的需求越发增多，从而使得统计所具备的数量分析的能力在相关行业一直处于重要地位。在美国的东北部和加州地区，各类的制药公司，投行，金融和咨询公司较多，选择在这些地区读统计专业，其未来的就业优势会更加显著。因此，在选校时，除了学校的排名，一定要格外关注学校的地理位置，周边的产业分布，重点考虑将来的就业机会。例如，爱荷华州立大学，其统计专业在全美排名前20，项目质量非常高，但是由于所在地区相对比较闭塞，就业情况不是很好，大部分的学生需要到明州或是芝加哥找工作，从而导致该校的申请热度远不如其专业水平那样高。

除了地理位置的考虑，学校的研究特色也是申请者需要重点考虑的因素。每个学校都有自己的研究特色，即便是同一专业，但因其研究方向和侧重点不同，也会对申请者的背景要求产生重要的影响。同样是做programmer，统计专业的学生，跟CS相比，他们更擅长的是SAS等统计软件的使用，对多元分析和时间序列的研究，而对编程，系统和软件知识则不擅长。加州地区的学校统计专业更偏向于计算统计，因此也更青睐于有CS背景的学生，在这方面欠缺的学生，即使进到相关的专业学习，也会感到很吃力的。而对于DC圈来说，虽然是重要的政治文化中心，地理位置优越，但是统计专业多偏理论研究，除非是攻读博士

学位，对于两年制的硕士学生来讲，要想进入当地的企业工作门槛也是很高的。

综上所述，慧德留学提醒您，申请者在选择学校时，要综合考虑各种因素，既要了解相关专业的发展前景和学术现状，更要仔细研究目标院校的专业研究领域，正确评估自己的学术背景，从而选出适合自己就读的学校。