杜克大学统计学

非同凡响

非同凡响

2020-08-01

  杜克大学统计学硕士为期2年,该项目主要提供统计学方法、理论及计算的现代综合教育。要求申请者本科毕业,拥有统计学专业背景,学习过微积分、概率、数学统计学、矩阵代数、应用回归分析、计算与数据分析等前置课程,可以熟练运用计算机,掌握计算机编程等。除以上要求外,其它专业背景申请者可视情况录取,但仍需满足额外的课程要求。该项目以授课内容为主,提供OPT实习项目,需要撰写论文,毕业生可选择就业或继续攻读PhD学位。

  杜克大学统计学专业设置与研究方向:

  概率(Probability)数理统计学(Mathematical Statistics)拓扑结构(Topology)代数几何(Algebraic Geometry)生物统计学(Biometry)计量经济学(Econometrics)社会统计学(Social Statistics)随机处理(Stochastic Processes)应用偏微分方程(Applied Partial Differential Equations)天气与混沌(Weather & Chaos)生态学与人口生物学(Ecology and Population Biology)动力系统(Dynamical Systems)数据挖掘与机器学习(Data mining and machine learning)时间序列与随机领域极限值(Extreme values in time series and random fields)高维统计建模与大型数据集(High-dimensional statistical models and large data sets)跨学科研究——计算生物学与统计遗传学(Computational Biology & Statistical Genetics)生物统计与医疗政策(Biostatistics and health care policy)金融与金融时间序列:多变量波动模型与投资组合选择(Finance and financial time series: multivariate volatility models and portfolio selection)高能物理、物理化学与材料科学(High-energy physics, physical chemistry, and materials science)

  杜克大学统计学课程

  贝叶斯理论、统计推断基础及贝叶斯与非贝叶斯接口

  统计建模评估、选择与组合

  数据挖掘与机器学习

  决策理论与应用风险分析

  非参数贝叶斯方法

  图形建模

  蒙特卡罗模拟算法与理论

  分布式与集群统计计算

  高维统计建模与大型数据集

  时间序列分析与预测

  大规模统计混合建模

  抽样、调查方法与数据缺失插补

  空间统计建模与空间随机过程

  随机过程与领域的模拟与推理

  时间序列与随机领域极限值

  几何与拓扑(统计学)

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