摘要:大数据时代不仅带火了数据科学等专业，统计学同样再次受到大众青睐，其中斯坦福大学统计学硕士就是比较热门的选择，下面Albert老师给大家分享一下详细内容。

一、项目介绍

专业：MS in Statistics

项目时长：45个学分，5-6个学期(quarter)

斯坦福大学统计学是全美统计学专业排名第一的存在，实力非常强。统计系的目标是在统计理论和应用以及概率方面进行研究和学生培训。

斯坦福大学统计系一直非常积极地发展这些学科，推动了科学、医学、工程和教育的其他领域。我们的部门研讨会涉及生物学、化学、社会学、粒子物理学、机器学习……并涉及图像分析、3D 映射、数据去噪、在线市场、社交网络实验、学生教学评估和现代奴隶制研究.。

二、课程设置

统计学硕士的四类核心学科课程，为学生提供构建课程的基础结构。该项目要求学生学习4门统计核心课程，5门统计选修课程。

除此之外，学生还必须学习4门计算机相关课程。其余选修课程可以在统计学、计算数学与工程、编程(Python 和 C/C++ 编程语言)、生物医学数据科学、经济学、运营管理、电气工程、机器学习等领域进行选择。项目要求申请者有强大的数学背景，尤其是概率、统计和线性代数，对于录取来说非常重要，另外也建议学生掌握一些计算机编程语言，比如Java 或者C++。

　　核心课程：

统计学 MS 课程的四个核心学科为学生提供了构建课程的基础结构。

概率论

提供概率框架以量化不确定性并在给出正确证据的情况下更新信念;学习如何使用各种策略来计算有条件和无条件的概率和期望，以及如何理解离散和连续分布的生成故事，并识别它们何时适用于现实世界场景。

　　随机过程

随机过程是一组按时间或空间索引的随机变量;获得分析随机系统所需的理论知识和实践技能;包括随机过程理论的基本概念，探索不同类型的随机过程，包括马尔可夫链、泊松过程和生死过程。

应用统计

从理论和应用的角度对回归技术进行调查。数值推理和预测数据建模，强调概念而非理论理解。使用线性和非线性回归方法对观察和实验数据进行建模和解释。模型构建和选择方法。多变量分析。固定和随机效应模型。实验设计。线性回归的实践;相互作用和定性变量;方差分析;变换和加权最小二乘。

　　统计理论

在数学框架中开发的统计概念和方法：假设检验、点估计、置信区间。Neyman-Pearson 理论、最大似然估计、似然比检验、贝叶斯分析。渐近理论和基于模拟的方法。

三、申请要求

托福要求：平均分110

雅思要求：不接受雅思

GRE要求：需要，不接受GMAT

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