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耶鲁录取生物统计

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2023-10-24

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背景介绍

一、学生背景

学生姓名：同学

申请类型：研究生

申请专业：Biostatistics

教育经历：南京大学，统计学专业

GPA：4.35/5.0； WES：3.63/4.0

标准化考试成绩：

TOEFL：102

GRE：321+4

录取院校

Yale University，MPH-Biostatistics

University of Michigan，Biostatistics

Cornell University，Biostatistics an Data Science

Columbia University，MA Statistics

背景分析

学生优势：

语言学竞争不激烈，有SAT和TOEFL。有一学期的澳大利亚的 RMIT 学校的交换，要到了老师的推荐信跟学校老师有一个项目与 Biostatistics 相关。

学生劣势：

标化成绩不是很突出。

申请难点

留学规划与提升

一、学生背景

学生姓名：同学

申请类型：研究生

申请专业：Biostatistics

教育经历：南京大学，统计学专业

GPA：4.35/5.0； WES：3.63/4.0

标准化考试成绩：

TOEFL：102

GRE：321+4

录取院校

Yale University，MPH-Biostatistics

University of Michigan，Biostatistics

Cornell University，Biostatistics an Data Science

Columbia University，MA Statistics

背景分析

学生优势：

语言学竞争不激烈，有SAT和TOEFL。有一学期的澳大利亚的 RMIT 学校的交换，要到了老师的推荐信跟学校老师有一个项目与 Biostatistics 相关。

学生劣势：

标化成绩不是很突出。

二、申请专业分析

生物统计学是一门探讨如何从不完整的信息中获取科学可靠的结论从而进一步进行生物学实验研究的设计，取样，分析，资料整理与推论的科学。简单来说，就是用统计方法研究分析生物/医学上的数据。属于跨学科专业，跟数学、统计生物信息、计算机（尤其是 ata mining）等关系很密切。

尽管这个生物统计专业以 bio﹙生物﹚ 开头，其实需要的生物内容是很少的，即使是要求高的学校，研究生上几门分子生物学之类的入门课程就可以了。这个学科重视Quantitative skills（定量数学分析能力），所以纯粹生物或者医学类出身的，反而不特别受欢迎。

1、研究方向

其研究方向可分为两个大方向，临床统计学（clinical statistics）和统计遗传学。

①临床统计学

临床统计学又分为以下几个分支：

生存分析：主要处理临床实验中的个体寿命。是研究生存现象和响应时间数据及其统计规律的

一门学科。

纵向数据分析：主要处理临床实验中对同一个体重复观测得到的数据。描述纵向数据常用的模型有ranom effects moels, marginal moels 等等。

临床实验设计：主要研究在随机化实验中，如何在保证统计功效的条件下，尽可能让患者接受新药治疗（intention to treat）进行实验设计。

②统计遗传学

利用统计学的方法，借助计算机的实现手段，研究生命体基因组的遗传和变异的一门学科。

2、学位设置

本专业包含的硕士学位包括 MPHMS\MSPH 等

MPH 是公共卫生硕士，属于专业学位，对申请者的工作经验要求更多，偏应用，一般学分更多（相应学费也贵），对于非数学专业录取，MS 难度肯定是比 MPH 大的。SOPHAS上一般有 MS 都有MPH，但有 MPH 的不一定有 MS，有些学校的 MS 是不走 SOPHAS 系统的（例如：宾州州立大学、乔治华盛顿大学）。

MS、 MSPH（Master of Science in Public Health）等都是科学硕士，每个学校可能使用不一样的缩写，属于 STEM 专业目录，享受 STEM-OPT 的加成，对申请者的数学背景要求更高，偏理论，相对转博、申请博士容易。

三、素材挖掘+文书思路

转案初期通过学生材料头脑风暴，我们总结出学生可以深入挖掘的方面：大创项目、大三下澳洲 RMIT 大学的交换、以及导师一个跟生物统计相关的项目（该项目学生反馈并未参与多少），并为学生做出适当的规划：大创项目详细的过程和成果的整理；RMIT 课程、设法积极参与导师项目并处理好导师关系为后期推荐信做准备；积极参与生物统计项目的后期，尤其是 bioinformatics 的方面，与 RMIT 课程知识相呼应。

通过文书中内容的合理安排，大创项目中体现的创新能力和数学能力，RMIT 的学习能力和课程项目中的运用的计算机能力，以及生物统计项目后期参与学到的生物统计方法和技能，充分展示了学生在该领域的热情和潜力，从而取得了满意的结果。