统计学科研课题：大数据时代下数理统计分析研究

申请统计学专业，一般美国院校没有明确的本科专业要求，但通常需要申请者有较好的理工科背景，尤其本科专业是统计学、数学、应用数学等专业的学生，申请比较有优势。如果跨专业申请，首先要保证统计学项目要求的先修课，即微积分、线性代数和概率统计。

其次，尽量多补充数学统计基础课程，并且熟练统计软件和计算机语言，如：应用统计学、回归分析、时间序列分析、计算机编程知识和统计软件应用（Python、R、SAS、SPSS、EViews、MATLAB）。 顶级名校十分青睐高GPA的申请背景，建议申请者GPA达到3.5+。

想要申请TOP级院校，建议GRE达到325+，尤其是GRE单项中的数学部分分数尤为重要。另外，如果是跨专业的申请者，若没有很强的数学背景，可以考虑参加GRE Math Sub考试，补充自身竞争优势。对于TOEFL成绩，目标申请TOP30的院校，TOEFL建议能达到105+会更有竞争力。

机构针对想申请统计学/数学/数据分析等热门专业的同学，专门开设了适用于升学党的背景提升科研项目，参与研究前沿课题，让学生不仅可以获得申请所需相关学术经验，还可以积累一段言之有物的实战经历，增强名校申请竞争力！ 

?课题名称：统计学专题：大数据时代下数理统计分析研究

?开课时间：2023-05-06

?涉及专业：统计学、数学、数据分析

?招生对象：高中生、大学生

?班级人数：15人左右

授课教授：清华大学副教授

研究方向：基于统计学方法和人工智能方法的大规模复杂系统建模、在线监控、异常检测、 自适应数据采集，以及分布式计算策略。

科研要点：本课程的目的是系统地学习当前工程科学相关专业涉及的数据统计理论与数据分析基本方法。

课程的主要内容包括：统计学基本概念、概率理论基础、统计抽样理论与方法、描述性统计学、推断统计学的参数估计和假设检验、回归分析。

本课程具有两个特点：

（1）具有比较系统的内容安排，兼顾不同学科背景学生学习。

（2）以数据统计分析方法为主，并重点讨论它们的实际应用。

学生在项目课程中将会对多个案例进行学习和实践：如基于假设检验的外卖订单群体差异性分析；基于回归分析的订单预测；基于方差分析的影响订单销量的多因素分析。

适合人群：

✅ 对统计学、数学、数据分析感兴趣的学生

✅ 具备微积分知识的申请者优先

✅ 想要学习论文写作，锻炼学术语言的使用及提升学术能力的学生

✅ 有意愿从事科研实践，产出学术科研报告和论文成果的学生

✅ 希望在该领域深入研究，培养学术思维，提升学术背景软实力的学生

项目安排：

1 项目周期：6周在线小组科研+5周论文指导，共108学时

2 课题大纲：

统计简介与概率知识回顾：数据的分布特征、常见分布函数、中心极限定理

参数估计：点估计、区间估计、样本容量的确定

假设检验：基本原理、总体参数假设检验、自由分布假设检验

回归分析：一元线性回归、多元线性回归、非线性回归

方差分析：单因素方差分析、多因素方差分析

项目答辩与点评

3 课时安排：

需要详细课程表的同学，欢迎微信联系学术顾问老师。

项目产出：

● 推荐信

科研项目推荐信

优秀学员可获海外教授EDU推荐信

● 论文发表

论文写作和发表辅导：

EI/CPCI等同等级别索引国际会议全文投递与发表指导（可用于申请）

参加国际学术会议（鼓励学生实地或远程）

● 科研项目材料

科研结业证书

学术报告

教授评价表/信

助力申请：

参加科研项目之前：履历上没有深度经历

?科研项目之后：丰富履历，提高升学、求职成功概率

参加科研项目之前：申请文书陈词滥调

?科研项目之后：积累高含金量文书素材，打造个性化申请故事，展现背景软实力

参加科研项目之前：适应不了名校学习节奏

?科研项目之后：夯实基础，以丰富的经验和前沿的思维快人一步

机构就业方向

统计学专业毕业生的就业前景非常好，主要到政府统计部门、经济管理部门，银行、证券公司、保险公司等金融机构以及信息资询公司等，从事研究和教学工作或者到大型企业部门从事数据分析工作。

院校排名机构

1. 麻省理工学院 United States

2. 斯坦福大学 United States

3. 苏黎世联邦理工大学 Switzerland

4. 哈佛大学 United States

5. 剑桥大学 United Kingdom

6. 加州大学伯克利分校 United States

7. 牛津大学 United Kingdom

8. 帝国理工学院 United Kingdom

9. 乔治亚理工学院 United States

10. 哥伦比亚大学 United States