在生物学、经济学、精算学、心理学、物理学、考古学、医学和信息技术等不同学科中，总是需要合格的统计学家来正确理解数据。统计学硕士课程将使你能够在众多领域中的任何一个领域进行专业学习，并接受核心统计应用和理论的严格培训。这将使你成为一个专业的统计学家，其服务将受到高度关注。拥有澳大利亚国立大学的统计学硕士学位，你将在世界任何地方的职业生涯中表现出色。
统计学
Master of Statistics
专业介绍
在生物学、经济学、精算学、心理学、物理学、考古学、医学和信息技术等不同学科中，总是需要合格的统计学家来正确理解数据。统计学硕士课程将使你能够在众多领域中的任何一个领域进行专业学习，并接受核心统计应用和理论的严格培训。这将使你成为一个专业的统计学家，其服务将受到高度关注。拥有澳大利亚国立大学的统计学硕士学位，你将在世界任何地方的职业生涯中表现出色。
Program Introduction
In disciplines as diverse as biology, economics, actuarial studies,
psychology, physics, archaeology, medicine and information technology,
there is always a need for qualified statisticians to make proper sense
of the data. The Master of Statistics program will enable you to
specialise in any of a large number of areas, as well as receive
rigorous training in core statistical application and theory. This will
set you up as a professional statistician whose services will be highly
sought-after. With an ANU Master of Statistics you will excel in your
career literally anywhere in the world.
| 所属大学 | 澳洲国立大学 |
| 关联学科 | 数学 |
| 开学时间 | 2月,7月 |
| 学制 | 2 年 |
| 学费 | 53,370 AUD |
| 申请费 | 110 |
| 项目网址 | https://programsandcourses.anu.edu.au/2024/program/MSTAT |
申请要求
专业领域：任何专业。先修科目：微积分+线性代数。PS.东北财经大学/浙江工商大学/江西财经大学/首都经济贸易大学/天津财经大学的毕业生等同于211均分要求。
语言要求
IELTS
| 总分要求： | 6.5 |
| 分项要求： | 听力: 6 | 阅读: 6 | 写作: 6 | 口语: 6 |
TOEFL
| 总分要求： | 80 |
| 分项要求： | 听力: 18 | 阅读: 20 | 写作: 20 | 口语: 18 |
课程设置
| 中文课程名 | 英文课程名 |
|---|---|
| Compulsory courses 必修课 | Compulsory courses 必修课 |
| 回归建模 | Regression Modelling |
| 数理统计原理 | Principles of Mathematical Statistics |
| 随机过程导论 | Introduction to Stochastic Processes |
| 贝叶斯数据分析导论 | Introduction to Bayesian Data Analysis |
| 图形数据分析 | Graphical Data Analysis |
| 广义线性模型 | Generalised Linear Models |
| 统计学习 | Statistical Learning |
| 统计推断 | Statistical Inference |
| Optional courses 选修课 | Optional courses 选修课 |
| 高级随机过程 | Advanced Stochastic Processes |
| 大数据统计 | Big Data Statistics |
| 随机建模 | Stochastic Modelling |
| 实验和调查的设计 | Design of Experiments and Surveys |
| 生存模型 | Survival Models |
| 高级统计学习 | Advanced Statistical Learning |
| 应用时间序列分析 | Applied Time Series Analysis |
| 生物统计学 | Biostatistics |
| 高级数理统计 | Advanced Mathematical Statistics |
| 关系数据库 | Relational Databases |
| 信息论 | Information Theory |
| 数据管理、分析和安全简介 | Introduction to Data Management, Analysis and Security |
| 文档分析 | Document Analysis |
| 机器学习简介 | Introduction to Machine Learning |
| 结构化编程 | Structured Programming |
| 为科学家编程 | Programming for Scientists |
| 数据挖掘 | Data Mining |
| 神经网络、深度学习和生物启发计算 | Neural Networks, Deep Learning and Bio-inspired Computing |
| 数据争吵 | Data Wrangling |
| 统计机器学习 | Statistical Machine Learning |
| 网络科学的计算方法 | Computational Methods for Network Science |
| 经济学和金融经济学的优化 | Optimisation for Economics and Financial Economics |
| 应用微观计量经济学 | Applied micro-econometrics |
| 计量经济学方法与建模 | Econometric Methods and Modelling |
| 高级计量经济学II | Advanced Econometrics II |
| 商业和经济预测 | Business and Economic Forecasting |
| 高级计量经济学I | Advanced Econometrics I |
| 离散数学模型 | Discrete Mathematical Models |
| 生物信息学和生物建模 | Bioinformatics and Biological Modelling |
| 环境建模和综合评估 | Environmental Modelling and Integrated Assessment |
| 概率建模及其应用 | Probability Modelling with Applications |
| 分析1: 度量空间和应用 | Analysis 1: Metric spaces and Applications |
| 科学计算 | Scientific Computing |
| 矩阵计算 | Matrix Computations |
| 数学金融 | Mathematical Finance |
| 数值优化 | Numerical Optimisation |
| 高级数学生物信息学 | Advanced Mathematical Bioinformatics |
| 分析2: 拓扑、勒贝格积分和希尔伯特空间 | Analysis 2: Topology, Lebesgue Integration and Hilbert Spaces |
| 流行病学的基本原理 | Fundamentals of Epidemiology |
| 人口健康中的生物统计学 | Biostatistics in Population Health |
| 公共卫生数据分析 | Analysis of Public Health Data |
| 生活意外事件 | Life Contingencies |
| 金融数学 | Financial Mathematics |
| 统计学研究论文 | Research Essay in Statistics |
| 风险建模1 | Risk Modelling 1 |
| 风险建模2 | Risk Modelling 2 |
| RSFAS硕士论文 | RSFAS Masters Thesis |
| ANU商业与经济学院实习项目 | ANU College of Business and Economics Internship Project |