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信息学院-统计学院

2016级攻读硕士学位培养方案

一、适用学科专业

概率论与数理统计(学科门类:理学一级学科:数学)

二、培养目标

掌握马克思主义的基本理论和专业知识,热爱祖国,具有良好的道德品质,较强的事业心,创新能力和献身精神,愿为社会主义现代化建设服务的高层次,高素质的专门人才.掌握概率论与数理统计学科坚实的基础理论和系统的专门知识,培养具有从事科学研究工作或独立承担技术工作的能力,培养适应社会需求的应用型或应用基础型的人才.掌握一门外国语.

三、学科专业研究方向

●研究方向一应用概率●研究方向二数理统计

四、学习年限

基本学习年限3年.

五、课程设置和学分要求(见附表)

攻读硕士学位研究生期间,需要获得学位课程总学分不少于39学分.公共课不少于6学分,方法课不少于4学分,学科基础课不少于9学分,专业课不少于13学分,选修课不少于6学分,社会实践不少于1学分.

六、社会实践

到社会各个相关领域实习,时间和方式由导师根据学生培养方向确定.如:辅助教师指导和参与本科学生社会实践,参与导师科研课题的研究工作,与学生本人研究方向相关的社会实践等,时间一般为两周以上.参与以上社会实践活动需向导师提交调研报告,导师给出成绩,计1学分.

七,论文撰写

硕士研究生在学期间应完成的论文包括:课程论文和学位论文.硕士研究生必须按规定时间完成有关的论文写作.硕士研究生修满学分并考核合格后,进入学位论文写作阶段.在撰写论文之前,一般在第五学期,向教研室作开题报告,阐述论文选题的理论和实践意义,主要研究内容和研究方案等.经教研室讨论通过后,开始撰写论文.学位论文是学术论文形式.学位论文在导师指导下,由硕士研究生本人按计划进度独立完成,硕士学位论文必须满足培养目标的要求,保证质量.

附:课程设置和学生课程学习的学分要求

1,公共课(6学分)(1)政治理论课中国特色社会主义理论与实践研究2学分PUM5051学期(TheTheoriesandPracticeofSocialismwithChineseCharacteristic)自然辨证法概论1学分PUP5041学期(Introductionofdialecticsofnature)(2)第一外国语语言基础3学分PUF7002学期(ForeignLanguage)2,方法课(4学分)社会科学研究方法3学分PUR6021学期(ResearchMethodsinSocialScience)(提供选题与研究设计,文献研究,调查研究,案例研究,学位论文和学术论文写作等方法和相关国际学术规范.)统计研究2学分STP6002学期(StatisticalResearch)(统计学的方法论课程.数据价值链,统计学科的定义,核心和边界,统计学科的工程化阶段,法庭辩论和统计学,统计模型和简约原则,数据,组织和社会.)3,学科基础课(9学分)高等数理统计3学分APM6032学期(MultivariateStatisticAnalysis)(主要介绍多元正态分布,多元回归分析等内容.)高级时间序列分析3学分APM7051学期(AdvancedTimeSeriesAnalysis)(讲述经典的单变量时间序列和多变量时间序列模型基础上介绍非平稳序列,单位根过程,协整,Grange因果关系,和Garch类模型等前沿专题及其应用.)测度论与概率论基础3学分PAS6011学期(AdvancedProbabilityTheory)(本课程主要内容包括测度与积分,概率论基础内容包括条件期望,大数定律及中心极限定理等.)随机过程3学分PAS6022学期(StochasticProcesses)(本课程主要内容包括现代鞅论,马尔科夫过程以及布朗运动,严格数学描述与应用兼顾.先修课程:初等概率论,测度论,数学分析,高等代数等数学基础课程.)高等统计学3学分STA6011学期(AdvancedStatistics)(目的在于使学生在原基础上,理解数理统计的基本概念,熟悉抽样分布理论,掌握参数估计的理论与方法,统计假设检验的主要方法,统计决策理论与Bayes分析,以及统计计算方法.先修课程:数学分析,高等代数,概率论.)4,专业课(不少于13学分)统计推断2学分EHS7071学期(StatisticalInference)(本课程打算介绍算法模型中的各种最新的方法,解释其原理,以及各种方法的最近发展和应用.)向量拓扑空间3学分FUM7052学期(VectorTopologicalSpaces)(本课程是基础数学专业的学科基础课,先修课程有本科的《数学分析》《实变函数》《泛函分析》.)广义线性模型2学分PAS6001学期(GeneralizedLinearModels)(关于连续型和离散型数据特别是多元离散型数据的非正态线性模型的统计分析,模型建立,模型选择和诊断的理论,方法及在社会经济,风险管理等领域的应用.)随机分析3学分PAS7022学期(StochasticAnalysis)(本课程主要内容:布朗运动,鞅及随机积分,随机微分方程的理论及应用.先修课程:测度论与概率论基础,数学分析,高等代数等数学基础课程.)试验设计2学分PAS7031学期(DesignofExperiments)(试验设计是统计学与工程技术相结合的学科,一方面是对试验进行科学有效的设计,另一方面是对试验数据进行正确的统计分析.课程内容包括正交试验设计,均匀设计,析因设计等主要试验设计方法,使用SPSS,Minitab等统计分析软件做数据分析.先修课:统计学回归分析.)分位回归2学分PAS7042学期(QuantileRegression)(涉及的主要内容:分位回归原理,分位回归统计推断,分位回归渐近理论,L-统计量与加权分位回归,分位回归统计计算,非参数分位回归,分位回归应用,分位回归前沿研究领域.)计算机密集型计算3学分PAS7053学期(ComputerIntensiveComputation)(涉及的主要内容:统计模拟,MCMC,Jackknife理论,Bootstrap理论,EM算法,以及这些方法在统计模型诊断等方面的应用.)非参数统计3学分PAS7063学期(Non-parametricinference)(主要内容包括数据探索性分析实践,非参数统计结构,渐进一致性理论,定性数据分析方法,非参数回归,非参数密度估计等内容.先修课程:概率论与数理统计.)统计机器学习选讲2学分PAS7072学期(Advancesinstatisticalmachinelearning)(追踪统计机器学习前沿技术,工具和算法,讨论和报告最新数据挖掘方法动态,应用领域涉及生物医学,人员跟踪,通讯金融等,软件工具包STATISTICA,LEMENTINE,SQL-SERVER2005以及CART-NET等,算法包括:统计机器学习理论,分类方法,预测方法,增强学习,模型选择,正则设计等.)多元统计分析3学分STA6021学期(MultivariateStatisticalAnalysis)(本课程的内容包括多元回归分析,判别分析,聚类分析,主成分分析,因子分析,典型相关分析,结构方程模型,对应分析等.先修课程:概率论与数理统计,回归分析)时间序列分析3学分STA6031学期(TimeSeriesAnalysis)(课程的第一部分讲述线性时间序列分析的经典理论与方法,第二部分介绍非线性时间序列分析的