生物统计专业其实最适合有数理背景的申请者来申请，常见到的转专业申请生物统计的申请者背景有统计学的、数学的、应用数学的、计算机的、物理的、生物的、药学的、食品营养的等等。当然，转申请生物统计专业的话，也有部分先修课程的要求。
先修课程主要是数学统计类、计算机软件和统计软件的基础要求,具体内容可以参考下节。
虽然这个专业毕业之后从事的领域很有可能是在医学界或者生物制药界，但是对于申请者没有生物类背景的要求。对于没有生物类背景的录取者，有的学校会在研究生阶段的课程中安排一些生物类的入门课程，让学生有大致的了解。
如 JHU 大学的生物统计专业(MSc)给出以下建议: "Incoming students without a strong background in basic biology are strongly encouraged to register for the course Introduction to the Biomedical Sciences (260.600), held in advance of the first term each year during the latter part of August.2"这个专业最重要的还是申请者的重化技能掌握情况。因此,申请者在文书中,重点还是要突出自己的重化技能、编程技术以及统计软件的应用情况。
生物统计与统计的区别：
生物统计学(Biostatistics)与统计学(Statistics)的核心区别主要体现于研究领域、学科归属、课程设置及职业发展方向等多个维度:
学科定位与研究方向对比
1. 统计学： 理论研究导向:侧重于概率论、数理统计等数学基础研究,为应用统计学提供理论支持。
应用领域广泛:涵盖工业、商业、经济、金融、社会科学等多个领域(如金融统计、经济统计、社会统计等)
分支划分:分为数理统计学(理论)与应用统计学(实践),应用统计学进一步细分为描述统计与推论统计。
2.生物统计学： 应用场景聚焦:隶属于统计学的分支,专门解决生物学、医学和公共卫生领域的实际问题。
核心研究方向： 临床统计学:研究临床试验设计、生存分析、纵向数据分析(如药物疗效评估)。
统计遗传学：利用统计模型分析基因与疾病关联（如多基因风险预测模型）。
流行病学分析：预测疾病爆发、评估干预措施效果（如COVID-19死亡人数估计）。
学科归属与课程设置
1.统计学：
归属院系：通常设立在独立的统计系或数学系。
课程示例： 概率论、数理统计、时间序列分析、统计计算。 工业统计、金融统计、数据挖掘等高阶应用课程。
技能要求：强调数学推导与算法设计能力（如R、Python编程）。
2.生物统计学：
归属院系：多设在公共卫生学院（SPH），与医学院、医院关联紧密。
课程示例： 生存分析、临床试验设计、公共卫生数据建模。 生物信息学基础（如基因组数据分析）、统计遗传学方法。
技能要求：需掌握生物医学背景知识，熟悉SAS、STATA等统计软件。
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