美国统计学硕士课程有哪些？必修课程详解

　　不少同学对美国统计学硕士课程设置都非常关心，作为应用数学专业的一个分支，统计学专业主要利用概率论专业知识来建立数学模式，从而将现实问题加以量化、分析，进而为决策方案提供数据支撑与参考依据。实际上，统计学涉及领域众多，较强的实用性与适用性使得该专业毕业生有着良好的就业前景，所以想要申请该专业留学的同学为数众多。那么接下来我们就对美国统计学硕士课程进行介绍，希望对大家有所帮助。

　　统计学需要的先修课程一般有：微积分(数学系学三个学期、理工科与部分学校商科会学两个学期)、线性代数、概率论。也就是说，除了数学系的同学，其他专业的同学如果想要转专业申请统计学，这几门课是不可少的。

　　统计学硕士课程一般涉及：

　　1.Multivariate Stat Inference(多元统计分析)

　　多元统计分析是一种综合分析方法，它能够在多个对象和多个指标互相关联的情况下分析它们的统计规律。主要内容包括多元正态分布及其抽样分布、多元正态总体的均值向量和协方差阵的假设检验、多元方差分析、直线回归与相关、多元线性回归与相关(Ⅰ)和(Ⅱ)、主成分分析与因子分析、判别分析与聚类分析、Shannon信息量及其应用。

　　2.Time Series Analysis(时间序列分析)

　　时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。它包括一般统计分析(如自相关分析，谱分析等),统计模型的建立与推断，以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系。

　　3.Stochastic Processes(随机过程)

　　随机过程是一连串随机事件动态关系的定量描述。研究随机过程的方法多种多样，主要可以分为两大类：一类是概率方法，其中用到轨道性质、停时和随机微分方程等;另一类是分析的方法，其中用到测度论、微分方程、半群理论、函数堆和希尔伯特空间等。实际研究中常常两种方法并用。研究的主要内容有：多指标随机过程、无穷质点与马尔可夫过程、概率与位势及各种特殊过程的专题讨论等。

　　以上就是美国统计学硕士课程的简要介绍，希望能对有意赴美留学的学生有所帮助。对于有意向出国留学的同学，可以持续关注该方面的信息，鉴于该话题热度较高，IDP教育集团也会持续为大家更新此类信息，希望可以为大家提供参考使用。如有更多美国留学问题，欢迎咨询IDP教育留学专家。
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