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中国人民大学研究生专业介绍:概率论与数理统计

中国人民大学 考研论坛/2013-06-13

中国人民大学研究生专业介绍:概率论与数理统计
2011-05-23


  概率论与数理统计是硕士学位授予点。

  一、 专业概况
  中国人民大学统计学院“概率论与数理统计”硕士点建于1998年。本专业的学术带头人主要有袁卫教授、易丹辉教授、张波教授、何晓群教授、杜子芳教授和田茂再教授。每年招收硕士研究生约18人,学习年限一般为3年。
  概率论与数理统计专业属于数学学科领域,是上个世纪迅速发展的学科,研究各种随机现象的本质与内在规律性以及自然科学、社会科学等各个学科中各种类型数据的科学的综合处理及统计推断方法。特别是近半个世纪以来,本学科在理论、方法、应用上都有较大的发展,抽样调查、试验设计、回归分析与诊断、多元分析、统计决策、非参数估计、统计计算、随机过程理论、随机分析、随机模拟、探索性数据分析等统计方法相继产生并在实践中普遍使用。随着人类社会各种体系的日益庞大、复杂、精密,计算机的广泛使用,概率统计的重要性将越来越大。

  二、主要研究方向
  本专业主要有2个研究方向: 数理统计、随机过程及其应用。

  三、研究内容
  数理统计方向的主要研究内容:抽样调查、多元分析、序贯分析、回归诊断、贝叶斯统计、模型选择、机器学习、统计计算、非参数统计等。
  随机过程及其应用方向的主要研究内容:时间序列分析、随机微分(差分)方程、应用随机过程、金融随机分析。

  四、专业培养目标
  培养热爱祖国、遵纪守法、学风严谨、品行端正的专业人才,具有较强的事业心、创新能力和献身科学的精神,积极为社会各项建设事业服务。具有较坚实宽广的数学理论基础,并且在概率统计的某个方向上掌握较系统的专门理论知识、技术与方法,能够运用所掌握的基础理论与专门知识解决科学研究或实际工作中的问题,掌握一门外国语。
  具体来说,毕业生择业方向:在企事业单位和政府管理部门从事调查设计、统计分析与预测、管理、信息处理、计算机软件、产品设计与改进;也可在高校、科研部门从事教学、科研、统计分析、决策和计算机管理等工作;或在统计学和其它学科(如经济类学科)进一步深造。

  五、师资力量
  本专业有雄厚的师资力量,丰富的办学经验,广博的图书资料、设备先进的计算机房和计算机辅助电话调查实验室。本专业教师在承担学院本科生和研究生教学任务的同时,还承担了许多科研任务。据统计,本专业教师在国内外主要核心刊物上发表学术论文200余篇,其中SCI收录有30多篇。本专业教师主持承担国家自然科学基金、国家社科基金项目、教育部科技重点项目、博士点基金项目、企事业单位委托的项目多项。研究内容涉及经济、金融、生物、医学和物理等领域, 取得了大量的、很有学术价值和应用价值的科研成果。

  六、对外学术交流
  近年来,本专业对外学术交流活动频繁,多次派出教师赴美国、欧洲、日本、港澳台地区进行讲学、考察、合作研究,每年都举办一些在国内外具有一定影响的国际会议和系列讲座,比如“统计学国际论坛”国际研讨会,“统计国际顶级专家系列讲座”,“现代统计方法系列讲座”,与台湾辅仁大学联合举办的“Data mining (数据挖掘)暨数量化管理研讨会”、“海峡两岸学生学术研讨学”等,均取得了较好的反响。外籍学者来访更加频繁,被邀请来到我院进行短期讲学、学术合作或参加我院举办的国际会议的外籍学者达数百人次。

  七、主要专业课程
  学科课程体系包括三部分:学科基础课、专业课和选修课。
  学科基础课是概率论与数理统计学科的基础课程,也是许多专业课和选修课的先修课程,以教师课堂讲授为主,多为大班授课。学生根据自己的专业选择至少3门。具体课程包括:
  1.测度论与概率论基础
  2.高等统计学
  3.随机过程
  4.统计模型
  专业课主要包括概率论与数理统计学科的核心课程,以“课堂讲授”和“主题研讨”相结合的方式,多为中等规模课堂。考核方式可采用笔试或口试、闭卷或开卷、读书报告等多种方式。学生根据自己的专业选择至少12学分。主要课程包括:
  1.分位回归
  2.计算机密集型计算
  3.金融风险分析技术
  4.时间序列分析
  5.多元统计分析
  6.抽样技术与方法
  7.统计推断
  8.随机分析
  9.非参数统计
  选修课主要包括概率论与数理统计学科的热点问题讨论和前沿方法跟踪,授课方式灵活,多为“主题研讨”和“自学”相结合的方式,多为小规模课堂。由学生根据自己的兴趣和专业选择至少6学分。主要课程包括:
  1.统计诊断
  2.金融经济学
  3.现代统计理论与方法选讲
  4.数据挖掘与统计机器学习讨论班
  5.高频金融数据分析
  6.随机分析选讲

  八、毕业生去向
  升学(攻读博士学位);出国留学;金融和保险部门;投资、证券及社会保障机构;市场调研、咨询及信息产业部门;高等院校、国家统计部门;各类公司等。

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