斯坦福大学统计学硕士-新东方前途出国

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赵晨

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    斯坦福大学统计学硕士

    • 美国研究生
    • 院校介绍
    2025-08-27

    统计学硕士必修课程
    该计划不是在线学位课程。

    先决条件:

    MATH 51 和 52 级别的多变量微积分(微分和积分)和线性代数
    CS 106A 级别的入门编程
    STATS 191 水平的中间统计(多元回归和方差分析,可能没有线性代数)
    STATS 117 级别的介绍性概率
    这些课程不能计入硕士学位所需的 45 个学分。

    统计学硕士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定正确的证据的情况下更新信念;了解如何使用各种策略来计算概率和期望值(包括条件和无条件),以及如何理解离散和连续分布的生成故事,并识别它们何时适合现实场景。

    随机过程
    随机过程是一组按时间或空间索引的随机变量;获得随机系统分析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,并探索不同类型的随机过程,包括马尔可夫链、泊松过程和出生与死亡过程。

    应用统计学
    从理论和应用角度对回归技术进行综述。数值推理和预测数据建模,强调概念理解而不是理论理解。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。固定效应模型和随机效应模型。试验设计。线性回归实践;相互作用和定性变量;方差分析;变换和加权最小二乘法。

    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。内曼-皮尔逊理论、最大似然估计、似然比检验、贝叶斯分析。渐近理论和基于仿真的方法。

    统计学核心课程 - 4 门课程
    (12-14 学分)必须参加字母等级。
    学生必须完成所有四门课程,以深入了解统计学领域。具有先前背景的学生可以用同一领域的更高级课程替换每门课程。

    STATS 118:统计推理的概率论(4 学分)
    高级学生可以用 STATS 218 或 310A 代替。
    STATS 200:理论统计导论(4 学分)
    高级学生可以用 STATS 270 或 300A 代替。
    STATS 203:回归模型和方差分析(3 个学分)
    高级学生可以用 STATS 305A 代替。
    STATS 217:随机过程导论 I(3 学分)
    高级学生可以用 STATS 219 或 310B 代替。
    在替换 STATS 118 和 STATS 217 时,学生必须学习两门概率或随机过程的高级课程。

    学生在完成以下任何课程后不得注册 STATS 118:STATS 200、218、219、317、310 A、B、C。学生在完成 STATS 200 系列的任何课程后不得注册 STATS 300。

    示例序列:

    标准: 118 - 200 - 217 - 203
    统计本科:200/270 - 217 - 218 - 305A
    数学本科:310A - 310B - 200/300A - 305A
    统计深度
    (15 学分)必须参加字母等级。
    必须从该系的研究生课程中至少选修五门额外的统计学课程。所有课程都必须获得字母等级(提供令人满意/仅没有学分的课程除外)。
    统计 202 至 376A
    在其他学系交叉列出的讲授式课程符合统计深度要求,例如STATS229/CS229。
    线性代数
    (3-4 学分)必须参加字母等级。
    数学 104:应用矩阵理论
    高级学生可以用 MATH 113 或 CME 302 或 EE 364A 代替。
    编程
    (3-4 学分)必须参加字母等级。
    CS 106B:编程抽象
    高级学生可以用 CS 107 或 CME 108 代替。
    在获得顾问同意的情况下,可以替代计算机科学的其他课程。

    广度
    (3 门课程)可进行 CR/S。
    可以选择为学位应用或一系列其他学科的广度课程作为选修单元来完成学位要求。

    如果其他研究生课程(200 门或以上)提供与学位要求相关的技能或主要处理统计或概率的应用,并且与学生课程中的课程没有显着重叠(重复)课程,则顾问可以授权其他研究生课程(200 门或以上)。

    相关领域的三门课程编号为 200 或更高。
    学生最多可以参加以下六个单元(组合)的研讨会、培训研讨会和独立研究学分,以完成广度/选修课程。
    STATS 260 系列:生物统计学研讨会(1-2 学分)
    STATS 242:神经技术培训研讨会(1 个学分)
    STATS 249:神经科学实验沉浸(1 学分)
    STATS 352:数据科学计算主题(1 学分)
    STATS 264:统计和科学推理的基础 (EPI 264)
    STATS 285:大规模计算实验,无痛
    统计学 298/398:统计学家的工业研究(1 学分)
    STATS 299/399:独立研究/研究(1 个学分)
    STATS 319:统计学文献(1 学分)
    STATS 390:统计咨询(1 学分)
    有足够的灵活性来容纳对商业、计算机、经济学、工程、健康、运筹学以及生物和社会科学应用感兴趣的学生。

    完成选修单元的课程可以参加有关 CR(学分)或 S(令人满意)的课程。

    200 级以下的课程不被接受,但以下情况除外:

    数学 104
    数学 113
    CS 106B
    CS 107
    芝商所 108
    统计数据 118

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