波士顿大学统计专业课程介绍

波士顿大学统计专业课程介绍：

波士顿大学统计专业提供给学生先进的统计学基础理论和实践知识课程，目的是培养学生进入教学科研或职业领域，或继续深造读博，如PhD。该项目要求学生有数学、统计学或者相关专业的学士学位。通常情况，该项目要求八门课程，最多两门课程可以从其他大学转学分，但是转学分的课程必须要和波士顿大学的课程内容一致。

波士顿大学统计专业课程设置：

学生必须在每年四月份参加两项考试，一项是理论考试，另一项是实践应用考试。理论考试材料主要是来自概率论、数学统计和随机过程导论，每门课有两个问题，学生必须回答四个问题，其中每门课至少一个问题。实践应用考试材料主要来自线性模型和广义线性模型，每门课有两个问题，学生必须回答三个问题。

波士顿大学统计专业具体课程：

点过程数据的统计分析

运筹学的随机方法

线性模型

广义线性模型

金融衍生工具数学

贝叶斯统计

概率

数学统计

随机过程入门

多元分析

时间序列与预测

实验设计

抽样设计：理论与方法

非参数统计

计算统计

统计方法

用于定量研究的统计方法

应用多元回归和多变量方法

应用统计分析高级课题

高级统计方法I

高级统计方法Ⅱ

生物信息学数学和统计方法

概率论Ⅰ

概率论 II

估计理论

假说检验

概率与统计I

概率论与数理统计II

统计研讨会

概率与统计研讨会

指导研究：统计推断与概率