申请美国统计学硕士，如果选择TOP30名校
一般GPA 需要达到3.5以上，TOEFL要 100以上，GRE 320以上；
比如杜克大学，排名top30以内，需要申请者GPA达到 3.5或更高。托福最低100，接受雅思，需要提供GRE分数，但无最低分要求，另外还需要学生有较强的数学背景。
如果是申请 TOP30-60学校
一般GPA要求达到 3.2以上，TOEFL 达到95以上，GRE 315以上。
比如波士顿大学，排名在top50以内，其统计学硕士要求学生有数学、统计学或者相关专业的学士学位，GPA至少要3.0+，TOEFL各部分要求：R21+ /L18+ /S23+ /W22+；IELTS 7.0+；GRE建议310+。大家都知道，录取的时候一般都是择优录取，所以实际要求会比最低标准高很多。
从上面的数据来看，托福90，GRE318，gpa3.6，想去美国读统计学硕士的话，建议再把托福成绩刷高一些，如果托福能达到100+那么是可以冲刺top50的学校，另外如果再有一些其他方面的优势的话（本科背景，科研，竞赛等），是可以冲刺top30的名校的。
另外要提醒大家，选学校时不要一味地只看重排名，对于想要留在国外工作的同学来说，校友资源和地理位置是很重要的因素。
校友多，内推的机会也多。如果想要回国工作，那么在选校的时候就尽量选名气大的；如果暂时没有回国的打算，那么就选择地理位置好的学校。
另外，在选校时也要兼顾自己的职业目标。
比如说你以后想从事咨询的工作，某个学校的某个项目虽然各方面都很合适，但是毕业生很少有人从事咨询工作，大部分都选择了从事其他工作，这个时候建议你重新考虑考虑这个学校是不是真的适合你。
申请美国统计学硕士对本科专业背景有什么要求？
统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象本质，甚至预测对象未来一门综合性科学。
统计学大致可以分为两类，一类偏向于理论研究，这一类主要包括统计系或者数学系下的统计学；另一类偏向于实际应用，包括数理统计、生物统计、环境统计、金融统计等等。
美国大学统计学专业的申请方向主要包括四个方向：
生物统计
金融统计
应用统计
数学统计
其中数学统计是属于数学科目里面的一个分支，数学从某种意义上说可以是统计学的基础。所以在申请美国大学统计学专业的时候，学校一般都要求学生有良好的数学背景。也正是因为如此美国大学统计学专业在招生时，也比较倾向于本科学的是理工科的学生，当然本科期间如果学的是统计学或者数学系就更好了。
大多数开设统计学专业的学校在招生时就会明确表示要求学生修过数学类的基础课程。他们对数学要求包括以下几个科目：线性代数、微积分学/高等微积分/多变量微积分、数值分析、生物学、遗传学、SAS统计分析系统、数学、社会科学、概率学、统计学、生物统计学。
在这方面大家至少要修两个学期的微积分、一门概率论或统计学相关的课程、一门线性代数。不过这只是最低要求，为了提高申请成功率建议大家尽量去修一些其他数学系的必修课，比如常微分方程和偏微分方程之类的。如果还有时间精力的话，也可以修些其他选修课，比如多元统计分析等其它和统计相关的课程。
除了数学这一方面，一些计算软件，如SPSS、Eviews、MATLAB、SAS等的熟练操作和使用，在申请学校也是很大的加分项，所以大家有时间也可以选修一些计算机课程。
可以从哪些方面提高申请成功率？
除了专业和提高各项成绩以外，同学们也可以通过参加社团、竞赛、科研、实习等项目来提高自身的能力，增加自己申请学校的优势。
1、科研、竞赛方面
参加科研项目和竞赛都是对申请很有帮助的经历。科研项目的话如果能发表论文那就更有优势了。竞赛的话建议大家参加数学建模大赛。目前国内数学建模大赛更倾向于考察算法的复杂程度，而美国建模大赛更看重解决问题的思路。所以相比参加国内的比赛，参加美国的数学建模比赛对申请的帮助会更大。另外对于大三大四转专业，没时间准备纯统计研究的学生来讲，参加竞赛是更有效果的办法。
2、实习
找公司实习可以锻炼自身能力，还可以丰富经历。同学们可以利用寒暑假参加实习，进行统计相关的实际工作，结合实践，提升自己对统计分析熟练掌握程度和解决问题的能力。实习岗位可以是咨询公司的行业研究分析，也可以是市场调研类公司的市场统计实习，或者医药类公司的生物统计实习。
3、参加社团
学生在校期间可以参加社团学习（精算协会、数据挖据兴趣小组等），提高对常见统计软件的熟练使用程度，加深对统计学工作的了解。
申请美国大学统计专业硕士需要哪些个人能力？
基于统计学和数学的紧密联系，学习统计学首先要对数字敏感，在拿到一堆数字的时，要第一时间对它有基本的认识和基本的分析。
统计学需要用统计语言来处理大量数据，这方面就要用到编程，而编程是一个对逻辑思维能力要求比较高的工作，所以想学统计学的同学培养自己的逻辑思维能力，在运用R语言或者SAS处理数据的时候，编写的程序不能有任何逻辑错误。
另外，数据的类型很多（图像、视频、日期等），所以拿到一组数据，需要你能很好的把它们管理起来，这样可以有效的提高工作效率，这就需要你有很好统筹管理的能力。而且因为数据的特点就是量大、繁杂且枯燥，所以学统计学一定要有耐心，如果你本身就是喜静、喜独处的人，那就会更容易适应数据处理类的工作。
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