统计学

数学系的概率和统计学小组在提供统计学领域的一年期高质量授课课程方面长期以来一直享有盛誉,可获得硕士学位。这些课程旨在提供全面的专业培训,为学生在各个领域的统计工作做准备。在英国,接受过研究生水平培训的统计学家非常短缺,这意味着你在完成这个硕士课程后将成为一个非常受欢迎的候选人。他们也为在博士阶段的进一步学习打下了非常好的基础。统计学硕士课程让你可以自由选择五个共同的核心模块,以及三个专业/附加模块,这取决于你的兴趣和职业抱负。

Statistics

专业介绍

数学系的概率和统计学小组在提供统计学领域的一年期高质量授课课程方面长期以来一直享有盛誉,可获得硕士学位。这些课程旨在提供全面的专业培训,为学生在各个领域的统计工作做准备。在英国,接受过研究生水平培训的统计学家非常短缺,这意味着你在完成这个硕士课程后将成为一个非常受欢迎的候选人。他们也为在博士阶段的进一步学习打下了非常好的基础。统计学硕士课程让你可以自由选择五个共同的核心模块,以及三个专业/附加模块,这取决于你的兴趣和职业抱负。

Program Introduction

The Probability and Statistics group in the Department of
Mathematics have a long-standing reputation of offering one-year,
high-quality taught courses in areas of Statistics leading to the degree
of MSc. These courses have aimed to offer a thorough professional
training which prepare students to embark on statistical careers in a
variety of areas.There is a shortage of statisticians trained to postgraduate
level in the UK, meaning that you will be a highly desired candidate
upon completion of this MSc. They have also provided a very good
foundation for further study at PhD level.The MSc course in Statistics gives you the freedom to take a
common core of five modules as well as three specialist/additional
modules depending on your interests and career aspirations.

所属大学 曼彻斯特大学
关联学科 数学
开学时间 9月
学制 1 年
学费 34,500 GBP
项目网址 https://www.manchester.ac.uk/study/masters/courses/list/02362/msc-statistics/

申请要求

专业领域:数学或紧密相关专业科目微积分或数学分析(单变量和多变量的函数、连续性、导数、积分、均值定理、泰勒数列扩展、最小化和最大化、拉格朗日乘法)+一门线性代数(线性独立、行列式、逆向、特征值和特征向量)+两门概率(概率和条件概率、贝叶斯定理、矩,多元分布和条件分布、生成函数、大数定律和中心极限定理)+两门统计(描述性统计、正态、t、chisquare和F分布、显著性检验,最大似然估计、似然比检验、简单回归和方差分析)

语言要求

IELTS

总分要求: 6.5
分项要求: 听力: 6 | 阅读: 6 | 写作: 6.5 | 口语: 6

TOEFL

总分要求: 90
分项要求: 听力: 20 | 阅读: 20 | 写作: 22 | 口语: 20

课程设置

中文课程名 英文课程名
强制性 Mandatory
统计推断 Statistical Inference
具有非参数回归的线性模型 Linear Models with Nonparametric Regression
广义线性模型与生存分析 Generalised Linear Models and Survival Analysis
多元统计 Multivariate Statistics
实验的设计与分析 Design and Analysis of Experiments
统计计算 Statistical Computing
马尔可夫链蒙特卡罗 Markov Chain Monte Carlo
纵向数据分析 Longitudinal Data Analysis
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