应用统计学专业人才培养研究

应用统计学专业人才培养研究

本文立足于应用统计专业本科毕业生的就业问题，基于如火如荼的教育体制改革形势下，讨论了本专业就业的趋势和发展方向，提倡从高校自身定位出发，抓住就业时机，根据2016年教育部工作要点提出34项工作关注内容，进一步推动教学改革，深化高校的就业指导，为高校指导学生就业提供一定的参考建议。

在深化高校教育教学改革的条件下，各类高校从教学思想、教学内容、教学方法乃至教学管理制度上都发生着巨大的变化，以适应社会对人才的发展要求。清华大学历时一年多开展教育思想大讨论，形成全面深化教育教学改革的40条意见;四川大学的“探究式-小班化”教学改革，从课程设计开始，采用新颖的教学方法、组织科学的教学活动、实行非标准答案学业考核，带动了本科教学水平的全面提升[1]。众多高校深化教学改革的举措触动了人才培养模式和课程体系的全面改革。但是，不能否认，不是所有的学校推行的教育改革，都是真正意义上的改革。单一的修改部分的培养方案，单纯的借鉴国外高校现成的教育教学方法，盲目的效仿重点大学的教育管理措施，添加或修改部分课程内容等等，这不是改革。对于一个专业的培养建设体系，推行改革包含太多太广太复杂的内容。不是所有称为“改革” 的都可以称为改革。

1 基于学校特色，科学把握定位

1.1 高校定位的主要问题

高校定位关系到高等教育结构优化和质量提升。目前我国高校定位普遍存在一般地方本科高校沿袭重点大学发展之路，目标设置偏高、发展特色淡化，即不符合国家高等教育整体战略规划，也不适应国家对优秀人才的要求。高校定位的科学性与合理性主要取决于高校自身的特点、地理位置及发展状况。以“国内一流”、“国际上有一定影响”为关键词对一般地方本科高校发展目标进行归类，有26所(占32.5%)高校发展目标定位中出现了类似的核心词汇[2]。这一定位表明，仍有相当一部分一般地方本科高校在效仿国家重点大学建设。虽然目前不属于我国高等教育系统的第一梯队，但仍将其定位为自己的发展目标，显然目标偏高。

1.2 人才定位的主要问题

人才可以划分为研究型、应用型和技能型，研究型人才是指以探索事物内部规律为主要工作内容的高端人才，其表现为知识的创造，通常是科学家、发明家等;应用型人才是运用专业的知识或技术推进生产力发展，解决生产中所遇到的问题的应用型人才;技能型人才是指充分发挥现代劳动技能，以实现劳动生产效率为目标的人才，通常是常规技术、先进经验或技巧的熟练运用，其身份通常是技师等。因

此，对应每种人才类型可将高校划分为研究型高校、应用型高校和技能型高校三种类型，高校类型决定了其人才培养的方向。

国家重点建设大学人才培养目标定位是培养知识，能力，修养三位一体的复合型人才。作为普通高校如果以“高层次”、“创新型”、“复合型”等词语表述人才的内涵，内容显得空泛，也很难被外界信服。

2 基于学院发展条件，提高专业建设

2.1 把握就业与继续深造之间的平衡

教与学是一个矛盾的综合体，学生的学习目的是不同的，有的学生想继续深造，注重基础理论的学习和理解，有的学生想就业，早点进入社会实践，更注重实习实践的应用，这就对我们的培养目标提出一个问题，实践和理论如何兼顾，作为高校的培养计划如何平衡这一矛盾。这里我们提出大一大二，统一基础理论学习，打好理论基础，大三开始偏重实习实践学习，注重动手能力。大四不设置具体教学任务，有理论拔尖选修课和实际课题参与活动，学生根据自己的自身目标选择恰当的学习方式[3]。

2.2 提前步入社会，走高端技能路线

通过走访和调研几个大型公司的人才需求情况和招聘计划，针对应用统计学这一方向，主要的工作岗位是数据挖掘工程师及数据分析工程师，大量岗位待位招聘。具体要求总结概括如下：

(1)能掌握一定的数据库基本操作技能，例如掌握Orange等数据库管理技术，能够熟练进行PL/SQL应用开发，掌握SQL调优技术;

(2)精通一门基础编程语言在java或c++;

(3)熟练一到两个数据挖掘语言或数据挖掘工具：R、SAS、Pig、Hive、Hadoop、Matlab、Julia、MahoR，Python等;

(4)具有数理统计理论知识基础，掌握一定的数据挖掘方法，能独立完成建模、调试、优化和部署的能力;

(5)能够完成项目过程交付文档。

通过上述要求可以看出，应用统计专业的毕业生基本符合就业条件，作为新兴的大数据时代的来临，给应用统计专业的学生带来前所未有的机会，当然也面临着大量的其他专业学生的转型及统计专业的扩招，因此，掌握扎实的理论，熟练的应用技术，拥有多态的思维能力及创新能力尤为重要。

3 具体措施方案

3.1 教学质量是核心

西方各国在经历了20世纪50—70年代的高等教育规模扩张，进入高等教育大众化阶段以后，普遍开始进行高校内外部质量保障体系建设，从欧洲的“博洛尼亚进程”到美国的高等教育改革行动计划，再到联合国组织的“提高质量保证能力的全球计划”，提高高校教学质量不仅仅是我国高校的改革目的，也是全世界高等教育大众化阶段后所面临的共同问题。

3.2 建设动态教学机制

专业设置本身是否合理、技能培训能否跟随产业发展而进行科学动态调整，是应用统计学科建设的基本教学起点。我们需要眼低手高、重心下移、对接地方、特色产业为主要发展方向，跟随社会动态发展形式，时刻调整课程设置和教学内容。随着统计软件的快速更新，统计问题的层出不穷，数据挖掘方法的日新月异，要求一线教师根据最

新的市场需求随时调整教学内容，无疑是对专业的教师是一个极高的要求，对整个教学机制更是一个极大的挑战。

3.3 强化校企合作机制建设，实现教有所践，学有所用

教产融合、校企合作实际上是全社会的工作，是教育与产业全面合作。高校立足于校企合作机制建设，不仅可以实现教学过程与生产过程的对接、课程内容与职业标准的对接，更重要的是对人才培养中的导向作用，学校可以根据市场需求的变化，与行业企业共同研讨制订专业教学方案;根据职业岗位技能要求和职业资格标准，规范实践教学要求，实现教有所践，学有所用的全新教学局面。

3.4 加大创业创新力度

2015年5月4日，国务院颁发《关于深化高等学校创新创业教育改革的实施意见》，全面部署以推进素质教育为主题，以提高人才培养质量为核心，以创新人才培养机制为重点的高校创新创业教育工作[4]。许多高校建立了创新创业学分转换机制，并努力配合实施好“大学生创业引领计划”，积极参加全国大学生创新创业大赛等各类赛事，推动建设大学生创新创业服务平台的同时，建设了一批高校实践育人创新创业基地。2015年10月21日，教育部会同发改委等部门联合举办的首届中国“互联网+”大学生创新创业大赛吸引了全国1878所高

校的超过20万大学生踊跃参与，带动全国上百万大学生投入创新创业活动中，把创新创业教育融入了人才培养全过程各环节。许多高校面向全校学生开设了创新创业相关课程，扎实推进了创新创业教育。

3.5 加强非重点学科的专业建设

高等教育资源配置方式是国家财政对全国公立高校采用统一的拨款标准，保证人才培养所需基本经费，避免因地方财政困难而导致资源出现明显差异，实现均衡发展。但是重点建设计划不是为了建设世界一流大学或学科，而是为了促进高等教育质量的全面提升。因此重点建设既可能是那些办学水平相对较好的高校，也可能是水平相对不高但有特色的高校，既可能是学校整体，也可能是某一专业、某一课程、某一实验室、某一教学团队，也可能是某一管理制度。

应用统计专业虽然最近几年发展迅速，但基本都是在起步阶段，大多不是地方高校的重点专业，专业建设通常是自行探索，摸索式发展模式，这需要学校，甚至地方的扶持，不仅仅是经济上、能源上的支持，也可以是政府或学校帮助联系一些对外公司或者业务，打破固守自封的教学方式，使得应用统计专业真正应用起来。

4 结论

面对越来越严峻的就业趋势，作为地方高校，如何向社会输送高质量人才，如何提高本科毕业生的就业比率，如何在快速发展的高科技现代化产业中赢得一席之地，是中国社会的问题，也是我们高等教育应该思考、参与的问题，高校教育的责任已经不仅仅是育人，还负担着一份就业责任。

作者：辛华郭立丰周少华来源：科技视界2016年9期

研究生应用统计学论文

浅谈主成分分析在SPSS中的操作应用 题目：浅谈主成分分析在SPSS中的操作应用 姓名：王震宇 指导老师： 学号：

浅谈主成分分析在SPSS中的操作应用 摘要：在各个领域的科学研究中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为科学研究提供丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在大多数情况下，许多变量之间可能存在相关性而增加了问题分析的复杂性，同时对分析带来不便。如果分别分析每个指标，分析又可能是孤立的，而不是综合的。盲目减少指标会损失很多信息，容易产生错误的结论。因此需要找到一个合理的方法，减少分析指标的同时，尽量减少原指标包含信息的损失，对所收集的资料作全面的分析。由于各变量间存在一定的相关关系，因此有可能用较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息。主成分分析就是这样一种降维的方法。 关键词：spss 主成分分析统计学 （一）主分成分析原理 主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现再F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。 （二）主成分分析数学模型 F1=a12ZX1+a22ZX2……+a p2ZX p …… F p=a1m ZX1+a2m ZX2+……+a pm ZX p 其中a1i, a2i, ……,a pi(i=1,……,m)为X的协方差阵Σ的特征值多对应的特征向量，ZX1, ZX2, ……, ZXp是原始变量经过标准化处理的值，因为在实际应用中，往往存在指标的量纲不同，所以在计算之前须先消除量纲的影响，而将原始数据标准化，本文所采用的数据就存在量纲影响[注：本文指的数据标准化是指Z 标准化]。 A=(a ij)p×m=(a1,a2,…a m,)，Ra i=λi a i，R为相关系数矩阵，λi、a i是相应的特征值和单位特征向量,λ1≥λ2≥…≥λp≥0 。 （三）在城市经济效益的评价中，设计的指标往往很多。为了简化系统结构，抓住经济效益评价中的主要问题，我们可由原始数据矩阵出发求出主成分。表1是从《中国统计年鉴2007》摘录的省会城市和计划单列市主要经济指标(2006年)，其中样品数n=35,变量数p=5。

统计学专业及其应用领域的介绍

一、统计学专业介绍 统计学专业主要培养具有良好的数学、计算机与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用计算机分析数据，能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作。 在偶然中寻求必然是应用统计技术的核心。统计方法作为一种为决策提供依据的工具，可以帮助企业进行数据分析，了解产品质量状态的分布情况，找出问题、缺陷及原因，有针对性地采取措施，提高产品和服务的质量。有不少著名企业在市场分析、产品开发与设计、工艺设计、生产控制与营销策略方面应用统计技术，结果使得其产品成本下降，产品质量和市场占有率提高，公司经济效益显著提高。 二、统计学的应用 1、企业发展战略 发展策略是一个企业长远的发展方向。控制发展战略一方面需要及时的了解和把握整个宏观经济的状况及发展变化趋势，另一方面还要对企业进行合理的市场定位，把握企业自身的优势和劣势。所有这些都需要统计提供可靠的数据，利用统计方法进行科学的数据分析和预测。 2、产品质量管理 质量是企业的生命，是企业持续发展的基础。质量管理中离不开统计的应用。在一些知名的跨国公司， 6准则已经成为一种重要的管理理念。质量控制应经成为统计学在生产领域中的一项重要应用。各种统计质量控制图被广泛应用于监测生产过程。 3、市场研究 企业要在激烈的市场竞争中取得优势，首先必须了解市场，要了解市场就需要进行广泛的市场统计调查，取得所需信息，并对这些信息进行统计分析，以便作为生产和营销的依据。 4、财务分析 上市公司的财务数据是股民投资的重要参考依据。一些投资咨询公司主要是

根据上市公司提供的财务和统计数据进行分析，为股民提供参考。企业自身的投资也离不开对财务数据的分析，其中要用到大量的统计方法。 5、经济预测 企业要对未来市场状况进行预测。比如：对产品的市场潜力进行预测，及时调整生产计划。这就需要利用统计方法进行收集、整理和分析数据。 6、人力资源管理 利用统计方法对企业员工的年龄、性别、受教育程度、工资等进行分析，并作为企业制度工资计划、奖惩程度的依据。

全国硕士研究生入学统一考试应用统计硕士专业学位统计学考试大纲

432-统计学 一、考查目标 全国硕士研究生入学统一考试应用统计硕士专业学位《统计学》考试是为高等院校和科研院所招收应用统计硕士生儿设置的具有选拔性质的考试科目。其目的是科学、公平、有效地测试考生是否具备攻读应用统计专业硕士所必须的基本素质、一般能力和培养潜能，以利用选拔具有发展潜力的优秀人才入学，为国家的经济建设培养具有良好职业道德、法制观念和国际视野、具有较强分析与解决实际问题能力的高层次、应用型、复合型的统计专业人才。考试要求是测试考生掌握数据处收集、处理和分析的一些基本统计方法。 具体来说。要求考生： 1．掌握数据收集和处理的基本分方法。 2．掌握数据分析的金发原理和方法。 3．掌握了基本的概率论知识。 4．具有运用统计方法分析数据和解释数据的基本能力。 二、考试形式和试卷结构 1．试卷满分及考试时间 试卷满分为150分，考试时间180分钟。 2．答题方式 答题方式为闭卷、笔试。允许使用计算器（仅仅具备四则运算和开方运算功能的计算器），但不得使用带有公式和文本存储功能的计算器。 3．试卷内容与题型结构 统计学120分，有以下三种题型： 单项选择题25题，每小题2分，共50分 简答题3题，每小题10分，共30分 计算与分析题2题，每小题20分，共40分 概率论30分，有以下三种题型： 单项选择题5题，每小题2分，共10分 简答题1题，每小题10分，共10分 计算与分析题1题，每小题10分，共10分 三、考查内容 1．统计学 调查的组织和实施。

概率抽样与非概率抽样。 数据的预处理。 用图表展示定性数据。 用图表展示定量数据。 用统计量描述数据的水平：平均数、中位数、分位数和众数。 用统计量描述数据的差异：极差、标准差、样本方差。 参数估计的基本原理。 一个总体和两个总体参数的区间估计。 样本量的确定。 假设检验的基本原理。 一个总体和两个总体参数的检验。 方差分析的基本原理。 单因子和双因子方差分析的实现和结果解释。 变量间的关系；相关关系和函数关系的差别。 一元线性回归的估计和检验。 用残差检验模型的假定。 多元线性回归模型。 多元线性回归的拟合优度和显著性检验； 多重共线性现象。 时间序列的组成要素。 时间序列的预测方法。 2．概率论 事件及关系和运算； 事件的概率； 条件概率和全概公式； 随机变量的定义； 离散型随机变量的分布列和分布函数；离散型均匀分布、二项分布和泊松分布； 连续型随机变量的概率密度函数和分布函数；均匀分布、正态分布和指数分布； 随机变量的期望与方差； 随机变量函数的期望与方差。 四、题型示例及参考答案 全国硕士研究生入学统一考试 应用统计硕士专业学位统计学试题

统计学专业职业生涯规划

职业生涯规划书 一、职业规划对自我的意义 从专业角度来看，职业生涯规划是指个人与组织相结合，在对一个人职业生涯的主客观条件进行测定、分析、总结的基础上，对自己的兴趣、爱好、能力、特点进行综合分析与权衡，结合时代特点，根据自己的职业倾向，确定其最佳的职业奋斗目标，并为实现这一目标做出行之有效的安排。职业设计的目的绝不仅是帮助个人按照自己的资历条件找到一份合适的工作，达到与实现个人目标，更重要的是帮助个人真正了解自己，为自己定下事业大计，筹划未来，拟定一生的发展方向，根据主客观条件设计出合理且可行的职业生涯发展方向。 于我自身而言，职业生涯规划就是有计划的规划自己的未来，一步一个脚印的去实现自己的职业理想。学习了职业生涯规划，让我更加清晰的认清了自己的发展方向，让我更加明白这条路该如何走。 二、自我分析 1.兴趣爱好：自己的性格有时候比较活泼开朗，有时候又比较内向，不太善和同学交流；喜欢听歌，但不会唱歌；还是比较喜欢运动，比如篮球、足球都还挺喜欢的，但对于舞蹈不太感冒；平时就上上网啊，看看电影，玩玩游戏，时不时出去游玩；对于学习，通常是前半学期比较积极，后半学期就开始懒惰了，导致成绩总是不理想。 2.性格特征：具有双重性的，在做事方面通常都是很认真但不太积极，有时存在一定的惰性，在理智中又存在着盲目。现在来到学校我想主动去观察已经代替了过去在高中的那种被动的接受，自己在清醒的面对现实时又多少带有一种脱离实际的幻想。在以后的学习工作中，我要努力改进自己的不足，发扬自己的长处，让自己变的更优秀。 3.学习方面：有点马虎不认真，造成学习成绩的不理想，以后这方面应该积极的改进，在以后我将以积极的态度努力学习，争取以优异的成绩完成学业。 4. 自我潜能分析：我想每个人都有自己的潜能，只是发挥没发挥出来的问

2018北京大学应用统计考研经验分享

楼主以初试第七、复试第一的成绩成功考入了北京大学应用统计专业，专业课满分可不多见，这个不仅仅需要扎实的复习，更需要在考场上有良好的心态。 我初试成绩408，第七，政治63，英语66，数学三131，专业课150.复试成绩第一，总成绩第二。本人来自于中部某985高校，统计学专业说实话专业课满分还是让我挺意外的，虽然今年专业课不难，但我总是会担心我计算错误，或者某些地方写的不是那么清楚。 初试最后一场考统计学的时候，我们那个考场还有30分钟结束考试的时候，刷啦啦的一片提前交卷的，我心想考研还提前交卷，有必要这么急吗....虽然周围交卷的动作挺让人烦躁的，我最后还是让自己静下心来，因为我知道有时候就这点时间可以完全影响到一个人以后的路，认真检验坚持到了最后一秒钟发现了一处笔误改正过来了。 其实初试还是有点让人不爽的，我坐在最后一桌，外面挂着的空调箱离我特别近，每次嗡嗡响的。考试前一天晚上睡觉老是担心自己睡过头错过早上的考试，睡觉睡得半梦半醒，老是想看时间。不过这个应该挺正常的，大多数人都有这种情况。我高中有次考试睡前紧张，弄得失眠了好久，结果第二天的数学考试考的还相当不错。 说这些呢，主要是想说考试的时候心态要好，就算心态不好有点紧张的话也不用太在意，因为并不会对你的成绩的发挥有太大的影响。真正影响最大的是考

前有些紧张，然后老在想我怎么这么紧张呢，到时候考场肯定考不好的那种人。然后考研当天还是要全心全力的考完，检查到最后一秒钟，相信自己的努力总会是有回报的。 学习方面的话总的来说开始的时间越早越好，总之没有坏处，别想着暑假才开始复习，不然你才刚开始复习，其他人可能都已经过完一遍了。时间分配上，我觉得个人有个人的习惯吧，大致来讲，每天除了吃饭、中午晚上睡觉以外90%以上的时间要用在学习上。平时看书看累了可以跑跑步、眺望远处来休息下。考研期间就不要想着到处玩什么了，考研完了有的是时间，这段时间好好奋斗，未来肯定会觉得值得的，正所谓天道酬勤。 接下来说说考研的选择问题吧，我个人是挺看好统计专业的，因为现在人工智能、大数据很火爆，金融行业也需要统计学，我刚上大学时是数学专业，就是觉得统计学专业好，后来申请转到了统计学专业。既然考研，那为什么不考个最好的学校呢，我当时就是这么想的。所以就想着北大或是清华，众所周知北大文理强，清华工科强，所以选择了北大。 北大的统计专业有数学学院的应用统计专业还有交叉研究院的数据科学（统计学），这两个专业初试科目完全一样包括专业课432统计学（是一套卷子）。数学学院的这个专业复试主要就是问统计专业课问题，还有本科学过的和统计学、数学相关的课程内容。交叉研究院的复试主要问统计学以外还会问到计算机。

应用统计专业

应用统计专业 学制：四年 : 学位：理学学士 : 制订时间：年月 : 一、培养目标（培养目标是对该专业毕业生在毕业后年左右能够达到的职业和专 业成就的总体描述） 本专业是培养具有良好的数学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用常用的统计软件分析数据，能在企业、事业单位和经济管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教案工作的专门人才。Ⅰ. ，，，. ，，，; . 二、毕业要求（毕业要求是对学生毕业时应该掌握的知识和能力的具体描述， 包括学生通过本专业学习所掌握的知识、技能和素养） 本专业学生在培养过程中，强调对学生统计基础理论的培养，在夯实统计基础理论的基础上，重视学生用统计理论分析和解决现实问题的能力，在实践教案中，促使学生养成独立工作和团队合作的能力，养成终身学习的习惯。 经过四年的系统学习，本专业学生在毕业时应达成以下毕业要求 . 理论基础:有扎实的数学基础理论和应用统计专业基础理论知识，其中包括重要的概念、定理、命题、推论、模型、估计方法和推断方法等。掌握基本的专业英语知识。 . 问题分析:能熟练应用数学和统计基础理论，探索分析实际问题，对该问题进行恰当的建模，并在此基础上，对相关数据进行统计分析，并能合理解释分析结果。 . 统计语言:在掌握数学和统计基础理论的基础上，能熟练掌握一门或多门相关的统计语言，例如或者，熟悉基本的语句，能进行简单的编程设计。 . 科学研究:能够用数学和统计基础理论来研究一些较复杂的科研问题，特别是来自行业且有深刻行业背景的科研问题。 . 大数据:在掌握数学基础理论、统计基础理论和一门或多门统计语言的基础上，能够选择与使用恰当的资源和现代信息技术工具，做一些大数据处理技术内核开发的工作。 . 个人和团队：能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。 . 终身学习:具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应发展的能力。 Ⅱ. , ' , , , , .

应用统计学专业本科培养方案

应用统计学专业本科培养方案 Undergraduate Program for the Specialty of Applied Statistics 一、培养目标 I．Educational Objectives 应用统计学专业培养具有良好的数学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用计算机分析数据，能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。 The program is designed to build a solid background for students in mathematics, offers students a variety of courses, including fundamental theory and methodology of mathematics, statistics and economic statistics, computer data processing and analysis, and statistical programming. The program is aimed to prepare students for careers in business, industry, management science, economic finance, science research, education and others. 二、培养要求及特色 II．Requirement and Features 毕业生应获得以下几方面的知识和能力： 1、具有扎实的数学基础，受到严格的科学思维训练； 2、掌握统计学的基本理论、基本知识、基本方法和计算机操作技能；具有采集数据、设计调查问卷和处理调查数据的基本能力；了解统计学理论与方法的发展动态及其应用前景； 3、掌握与社会经济、金融统计相关的基本知识； 4、能熟练使用各种统计软件包，有较强的统计计算能力； 5、掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法；具有一定的科学研究和实际工作能力； 6、掌握一门外语，能顺利阅读本专业的外文资料。 As a student of this course, you are supposed to have： 1.Solid grounding and well training in mathematics. 2.The knowledge in fundamental theories and methods of statistics, and the ability to program and process data with computer. Mastery of the advance and the prospects of statistics. 3.The basic knowledge related to economical and financial statistics. 4.The ability of statistical calculation with software packages. 5.Mastery of data query, document retrieval and the basic methods to obtain information using modern technology. The ability of science research and solving actual problems. 6.Mastery of a foreign language and the ability to employ technical resources documents in foreign language.

应用统计学专业大数据方向人才培养方案

应用统计学专业（大数据方向）人才培养方案 学科门类：理学 二级类：统计学类 专业代码：071202 英文名称：Applied Statistics（Big data） 一、专业培养目标 本专业培养德、智、体、美全面发展，掌握数学、统计学和经济学等相关学科的基本理论和知识，具备运用统计方法和大数据处理技术，利用计算机处理和分析数据的能力，能在企事业、经济、金融、保险等部门从事数据采集、预处理、数据挖掘、大数据应用分析及开发、数据可视化等工作的高素质应用型人才。 二、专业培养规格 1、知识结构 （1）掌握计算机的基础知识。 （2）掌握中外文资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法。 （3）熟练掌握一门外语，能顺利阅读本专业的外文资料和撰写外文摘要。 （4）具有社会学、文学、哲学和历史学等社会科学基本知识。 （5）掌握经济学、管理学的基本理论知识。 （6）掌握政治、形式与政策、思想道德修养与法律基础等基本知识。 （7）具有坚实的数学理论基础。 （8）了解与统计学相关的自然学科的基本知识，具有坚实的统计学和经济学理论基础。 （9）掌握统计学的基本思想和方法，熟悉统计政策和法规； （10）理解大数据技术领域的基本理论和基本知识。 （11）掌握大数据科学与技术的基本思维方法和研究方法，了解大数据技术的应用前景、以及相关行业最新进展与发展动态。 （12）具有分布式数据库原理与应用、大数据技术框架、数据分析与方法、数据挖掘技术、数据可视化技术、并行与分布式计算原理、大数据编程技术等专

业知识。 2、能力结构 （1）具有一定的语言文字表达能力，掌握资料查询，文献检索及运用现代信息技术获得相关信息的能力，能够跟踪统计学领域最新技术发展趋势。 （2）具备自主学习、对终身学习有正确的认识，具有不断学习和适应发展的能力。 （3）具有运用统计方法进行数据采集、处理、分析、推断和预测的能力。 （4）能熟练使用统计软件并具备一定的编程能力,并且能正确利用统计思想和方法分析判断软件的计算结果。 （5）具备应用统计方法解决企事业、经济、金融、保险等领域实际问题的能力。 （6）了解相关的技术标准，具有数据处理、分析、呈现等应用技能，具备大数据项目的组织与管理能力。 （7）具有大数据行业领域相关软件产品的应用、大数据系统分析、设计、部署以及维护和管理能力。 （8）具备一定的创新意识和从事大数据领域科学研究的初步能力，有获取最新科学技术知识和信息的基本能力。 （9）具有一定的独立工作能力、人际交往能力和团队合作能力。 3、素质结构 （1）掌握马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想的基本原理，树立辩证唯物主义、历史唯物主义和科学发展观的基本观点。 （2）具有良好的道德品质、社会公德、职业道德和良好的文化素养。 （3）具有爱岗敬业、艰苦奋斗、团结合作的优秀品质。 （4）具有健全的人格、健康的体魄、良好的心理素质和积极乐观的人生态度，养成健全的职业人格和对统计的热爱态度以及良好的体育锻炼习惯, 达到国家规定的大学生体育合格标准和军事训练标准。 三、专业培养规格实现矩阵

应用统计专业硕士培养方案-西南大学

全日制应用统计硕士专业学位研究生培养方案 一、培养目标与要求 1. 培养目标 培养具有良好职业道德素养，拥有厚实的统计学理论基础，熟悉某一学科(比如教育统计、金融风险计量分析、应用数理统计) 的基础知识，系统掌握数据收集、处理与分析的能力，能够在金融投资类单位、企事业单位及科研教学部门从事统计调查、数据分析、决策支持和信息管理等工作的应用型、复合型统计专业人才。 2. 基本要求 具有较好的科学素养，受到理论研究、应用技能和统计软件的基本训练，具有数据处理和统计分析的基本能力，能使用统计软件解决社会领域的实际问题，并形成强有力的调查研究、量化分析和预测决策能力。 毕业生应达到下面基本要求： 1. 掌握马克思主义基本原理和中国特色社会主义理论体系，具有良好的政治素质和职业道德； 2. 掌握统计学基本理论和方法，并熟练应用统计分析软件，具备从事统计数据收集、整理、分析、预测和应用的基本技能； 3. 能够独立从事实际领域的应用统计工作； 4. 掌握一门外语的实际应用。 二、主要方向 1. 教育统计 2. 金融计量与风险管理 3. 应用数理统计 三、招生对象 具有国民教育序列大学本科学历（或本科同等学历）人员。 四、学习方式及年限 全日制学习年限一般为2年；非全日制学习年限一般为3年，其中累计在校学习时间不少于1年。

五、培养方式 应用统计专业硕士培养应注重： 1. 课程与研究报告（或实证分析）并重，讲授与操作结合，突出案例教学； 2. 专题讲座与实践相结合； 3. 采取导师制。采用在校学习与到实际部门的专业实习相结合的方式，坚持理论与实践结合，重视案例教学和实践教学。 六、课程设置及必修环节 1. 课程与必修环节设置 实行学分制，总学分31学分。其中公共课5学分，专业基础课6学分，专业方向课12学分，专业实习8学分。

统计学专业

统计学专业 专业简介 学科：理学 门类：统计学类 专业名称：统计学专业 本专业培养具有良好的教学或数学与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法，具有较好的科学素养，能熟练地运用计算机分析数据，能在企事业单位和经济、金融和管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析、市场研究、质量控制以及高新技术产品开发、研究、应用和管理工作，或在科研教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。

专业信息 培养目标：本专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，培养具有良好的数学或数学与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用计算机分析数据，能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。 培养要求：本专业学生主要学习统计学的基本理论和方法，打好数学基础，具有较好的科学素养，受到理论研究、应用技能和使用计算机的基本训练，具有数据处理和统计分析的基本能力，毕业生应获得以下几方面的知识和能力： ◆具有扎实的数学基础，受到比较严格的科学思维训练； ◆掌握统计学的基本理论、基本知识、基本方法和计算机操作技能；具有采集数据、设计调查问卷和处理调查数据的基本能力； ◆了解与社会经济统计、医药卫生统计、生物统计或工业统计等有关的自然科学、社会科学、工程技术某一领域的基本知识，具有应用统计学理论分析、解决该领域实际问题的初步能力； ◆了解统计学理论与方法的发展动态及其应用前景； ◆对于理学学士，应能熟练使用各种统计软件包，有较强的统计计算能力；对于经济学学士，应具有扎实的经济学基础，熟悉国家经济发展的方针、政策和统计法律、法规，具有利用信息资料进行综合分析和管理的能力； ◆掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法；具有一定的科学研究和实际工作能力。 主干学科：数学、统计学、经济学、管理学。 主要课程：数学基础课(分析、代数、几何)、概率论、数理统计、运筹学、计算机基础、应用随机过程、实用回归分析、时间序列分析、多元统计分析、抽样调查、非参数统计、统计预测与决策、风险管理等，以及根据应用方向选择的基本课程(如经济统计方向可选择社会调查方法、经济与社会统计等)。 实践教学：包括学年论文、社会调查、生产实习和毕业论文等，一般安排10—20周。 修业年限：4年。 授予学位：理学或经济学学士学位。 相近专业：数学与应用数学、信息与计算科学。 原专业名：统计学、统计与概率(部分)。 就业数据

专业硕士之应用统计硕士

【应用统计硕士】 来源：万学海文考研 专业硕士设置方案 一、为适应我国现代统计事业发展对应用统计专门人才的迫切需要，完善应用 统计人才培养体系，创新应用统计人才培养模式，提高应用统计人才培养质量，特设置应用统计硕士专业学位。 二、应用统计硕士专业学位的英文名称为“Master of Applied Statistics”,英文缩 写M.A.S.。 三、应用统计硕士专业学位的培养目标是：培养具备良好的政治思想素质和职业道 德素养，具有良好的统计学背景，系统掌握数据采集、处理、分析和开发的知识与技能，具备熟练应用计算机处理和分析数据的能力，能够在国家机关、党群团体、企事业单位、社会组织及科研教学部门从事统计调查咨询、数据分析、决策支持和信息管理的高层次、应用型应用统计专门人才。 四、应用统计硕士课程设置要充分反映应用统计实践领域对专门人才的知识与素质 要求，突出统计实际操作能力的训练，注重分析能力和创造性解决实际问题能力的培养。教学方法要重视运用团队学习、案例分析、现场研究、专业实习等方法。 五、应用统计硕士培养过程须突出应用统计实践导向，加强实践教学，实践教学时 间不少于半年。 六、应用统计硕士专任教师须具有较强的专业实践能力和教育教学水平。重视吸收 来自应用统计实践领域的专业人员承担专业课程教学，构建“双师型”的师资结构。 七、学位论文须与应用统计实际问题、实际数据和实际案例紧密结合，体现学生运

全国硕士研究生入学统一考试应用统计硕士专业学位《统计学》考试是为高等院校和科研院所招收应用统计硕士生儿设置的具有选拔性质的考试科目。其目的是科学、公平、有效地测试考生是否具备攻读应用统计专业硕士所必须的基本素质、一般能力和培养潜能，以利用选拔具有发展潜力的优秀人才入学，为国家的经济建设培养具有良好职业道德、法制观念和国际视野、具有较强分析与解决实际问题能力的高层次、应用型、复合型的统计专业人才。考试要求是测试考生掌握数据处收集、处理和分析的一些基本统计方法。 具体来说。要求考生： 1．掌握数据收集和处理的基本分方法。 2．掌握数据分析的金发原理和方法。 3．掌握了基本的概率论知识。 4．具有运用统计方法分析数据和解释数据的基本能力。 II 考试形式和试卷结构 一、试卷满分及考试时间 试卷满分为100分，考试时间150分钟。 二、答题方式 答题方式为闭卷、笔试。允许使用计算器（仅仅具备四则运算和开方运算功能的计算器），但不得使用带有公式和文本存储功能的计算器。 三、试卷内容与题型结构 统计学80分，有以下三种题型： 单项选择题25题，每小题1分，共25分 简答题3题，每小题5分，共15分

全国硕士研究生入学统一考试应用统计硕士专业学位统计学

目录 I 考查目标 (2) II 考试形式和试卷结构 (2) III 考查内容 (2) IV. 题型示例及参考答案 (3)

北京师范大学应用统计硕士专业学位统计学考试大纲 I 考查目标 北京师范大学应用统计硕士专业学位《统计学》考试是为北京师范大学所招收应用统计硕士生而设置的具有选拔性质的考试科目。其目的是科学、公平、有效地测试考生是否具备攻读应用统计专业硕士所必须的基本素质、一般能力和培养潜能，以利于选拔具有发展潜力的优秀人才入学，为国家的经济建设培养具有良好职业道德、法制观念和国际视野、具有较强分析与解决实际问题能力的高层次、应用型、复合型的统计专业人才。考试要求是测试考生掌握数据收集、处理和分析的一些基本统计方法。 具体来说。要求考生： 1．掌握数据收集和处理的基本方法。 2．掌握数据分析的基本原理和方法。 3．掌握基本的概率论知识。 4．具有运用统计方法分析数据和解释数据的基本能力。 II 考试形式和试卷结构 一、试卷满分及考试时间 试卷满分为150分，考试时间180分钟。 二、答题方式 答题方式为闭卷、笔试。允许使用计算器（仅限具备四则运算和开方运算功能、不带有公式和文本存储功能的计算器），但不得使用带有公式和文本存储功能的计算器。 三、试卷内容与题型结构 统计学120分，有以下三种题型： 单项选择题20题，每小题2分，共40分 计算与分析题4题，每小题20分，共80分 概率论30分，有以下三种题型： 单项选择题5题，每小题2分，共10分 计算与分析题2题，每小题10分，共20分 III 考查内容 一、统计学 1．调查的组织和实施。 2．概率抽样与非概率抽样。 3．数据的预处理。 4．用图表展示定性数据。 5．用图表展示定量数据。 6．用统计量描述数据的水平：平均数、中位数、分位数和众数。 7．用统计量描述数据的差异：极差、标准差、样本方差。 8．参数估计的基本原理。

应用统计学专业学位培养方案

应用统计学专业学位培养方案

应用统计硕士专业学位研究生培养方案 适用专业：应用统计专业 一、学科概况 应用统计专业属于统计学学科领域，是上个世纪以来迅速发展起来的专业，在统计学领域中占有重要的地位，在金融工程、经济规划和管理、产品质量控制、经营管理、医药卫生、交通工程、人文科学和社会科学等领域有着广泛应用。随着人类社会活动体系的日益庞大、复杂、精密，以及计算机的广泛使用，应用统计将发挥越来越重要的作用。 广西师范大学统计学科拥有一支学历、年龄、职称结构合理的学术队伍。现有教师25人，其中博士生导师2人，教授11人，副教授8人，教师全部具有研究生以上学历。学科带头人杨善朝教授为中国概率统计学会理事、国务院政府津贴专家、广西优秀专家、入选广西十百千人才工程；秦永松教授是中国现场统计研究会理事、入选广西十百千人才工程。近两年来, 本学科承担国家自然科学基金10项，国家社科基金3项，广西自然科学基金项目10余项，公开发表论文200余篇，其中被SCI、EI、ISTP收录70余篇，获得2项省部级科研成果奖。我校统计学科在长期办学过程中与国家统计局广西调查总队、广西气象局、广西统计局、桂林电器科学研究所等单位建立了良好的合作关系。广西师范大学概率论与数理统计专业于1982年开始招收硕士研究生，2000年获得硕士学位授予权，是广西最早培养统计人才的硕士点。广西师范大学于2010年在全国首批获得统计专业硕士学位授权，并于当年开始招生。在国务院学位委员会和教育部于2011年3月颁布的新的“学位授予和人才培养学科目录（2011年）”中，统计学成为“理学”门类下的一级学科，我校当年获统计学一级学科硕士授予权。 二、培养目标 培养具备良好的政治思想素质和职业道德素养，具有良好的统计学背景，系统掌握数据采集、处理、分析和开发的知识与技能，具备熟练应用计算机处理和分析数据的能力，能够在国家机关、党群团体、企事业单位、社会组织及科研教学部门从事统计调查咨询、数据分析、决策支持和信息管理的高层次、

2019中央财经大学应用统计(专硕)考研专业介绍、考试科目、参考书目、分数线、考研经验—新祥旭考研辅

2019中央财经大学应用统计（专硕）考研专业介绍、考试科目、参考书目、分数线、考研经验—新祥旭考研辅导 本文将由新祥旭胡老师系统的对中央财经大学应用统计考研进行解析，主要有以下几个板块：专业介绍、考试科目、参考书目、分数线、考研经验几大方面。 一、专业介绍 培养方向： 根据学科发展趋势和现实需要，结合我校学科优势，本项目设立三个培养方向：金融统计、经济与商务统计和大数据分析，旨在培养在国内经济与商务、金融等单位能够创造性地实现从数据到价值的高素质、开拓性、应用型人才。具体而言，通过本项目的培养，使学生具备扎实的统计分析的方法论基础，拥有经济与商务、金融等领域的背景知识，具有根据具体问题创造性地构建数据分析方案，整合数据资源，运用统计软件高效地完成数据分析工作，从分析结果中提炼出价值的能力。 课程体系： 应用统计硕士的专业基础课包括：探索性数据分析、数理统计回归分析、多元统计、时间序列分析、统计调查、统计软件、大数据分析计算机基础、大数据分布式计算、大数据分析统计基础等。专业方向课

包括资产定价与风险管理、商业银行经营管理案例、财务报表分析、公司金融、固定收益证券、金融计量经济学；计量经济学、宏观经济统计分析、综合评价方法；大数据挖掘与机器学习、非结构化大数据分析、大数据统计建模等。此外还开设有专门的案例实务课程。 修业年限和学费： 应用统计硕士基本修业年限为两年，在基本修业年限内的学费总额为5万，最终学费标准以北京市发改委、教委、财政局审批结果为准。 二、考试科目 初试： 101思想政治理论 201英语一 303数学三 432统计学 复试： 统计软件与数据分析 三、参考书目 贾俊平《统计学》 刘扬《统计学》 四、历年复试分数线

2018北大应用统计专业课145高分经验最全必看

2018北大应用统计专业课145高分经验最全必看 还是先介绍一下自己的情况：初试379，嗯…差一分，专业课145分也救不了我政治50…最后调剂到某985大学的应统专业，我本科是某985数院统计专业（嗯嗯…要比我调剂的学校好）接下来讲一些我专业课复习的经验，勿喷啊，只是自己复习的方法自己的一些想法，哈哈哈 之前看的一些经验帖好多都是推荐的茆诗松的概率论和统计，我是那种跟风的人…没错我也买了，第二版第三版都有，然而我只是翻了一元回归部分就放在那里了，这本书推荐给那些基础不太好的同学吧，我是觉得我想要的一些内容这本书没有，而且习题很多…就放置一边了。我是7月初开始复习的，先扫了一遍官网推荐的汪仁官的概率论，这本书很老了，网上卖的也很贵，我是在图书管借来复印的。这本书我没有做习题，之前就听过这本和李贤平的概率论基础差不多，所以我快速看一遍之后就开始看李贤平这本了。李贤平这本分布函数讲的是左连续，所以关于分布函数我是看的汪的那本。本科老师太坑极限定理这章没怎么讲，自己也没好好学，结果今年考了一道中心极限定理的题，自己做的不是很好…我调剂复试笔试考的试卷是和学硕一张卷子的，当时复习的时候才觉得这个很重要，推荐看一下汪的次序统计量和李的关于中心极限定理的习题，是靠后的几题，不要像我这一章只做了前几题…概率论的题我是只做了李这一本，这一本的题已经足够了，大概每章40-60题吧，挺经典的，至少要做两遍吧，我是觉得一遍我是记不住，后期可以把一些难题记在笔记上，简单的题就可以划去不看了。 统计我先看了陈家鼎的，这本书写的是挺难的…怎么说呢，觉得…没有先介绍一些基础知识吧。这本书我看了不低于两遍，课后习题也做了几遍，对于一些难的题真的没必要一定做出来，我开始就是…嗯我一定要做出来！后来问了北大清华统计直博的大神，他们也做不出来，所以考这种题的几率是很小的（不是说难题不能做，那种根本没思路，没可能考的题就不需要浪费时间了）我之后统计侧重于王兆军、邹长亮的数理统计教程，这本开始会讲一些基础内容，有一些铺垫。我是觉得UMVUE、N-P引理、UMPT、UMPUT很重要的，我记得我男票给我说北大本科好像没讲UMVUE，但是不管考不考我就是想看啊！万一考了我不就赚了！其实看这两本书有一个麻烦的事就是假设检验部分两本讲得是不太一样的，王的那本是分了显著性检验和最大功效检验，当时我男票在学高统，他建议我看王的那本。对于习题我是陈那本会做的都做了，然后王的那本是挑一些题做的，王的题很难，不要想着都做。我觉得统计是要好好做笔记的，在你复习一遍两遍之后，脑子里有了大概的框架了，结合看的几本书，分知识点整理笔记，一些好的例题难题都可以附在知识点后面。 我回归看了王松桂的线性统计模型-线性回归与方差分析，这本书讲得是多元的，很多内容不会考的，我是看了最小二乘、约束最小二乘、假设检验与预测、单因素两因素方差分析，逐步回归主要是了解一下思想，一元的我是看了茆诗松还有陈家鼎的，做了相应的课后题。 我是一个觉得笔记很重要的人，对于专业课我觉得是一定要做笔记，而且是自己做笔记不是看别人的笔记，可以参考别人的笔记但知识最后一定要是自己的！ 啰啰嗦嗦说那么多感觉自己也没讲很多有用的，最后一点，书要读透！专

432统计学应用统计专业硕士考试大纲

432统计学（应用统计专业硕士）考试大纲 参考书目 [1]《统计学》第二版，贾俊平编著, 清华大学出版社出版, 2006。 [2]《概率论与试验统计》第三版，余家林,朱倩军,高等教育出版社,2009. I.考查目标 应用统计硕士专业学位《统计学》考试是为我校招收应用统计硕士生入学设置的资格考试科目。其目的是科学、公平、有效地测试考生是否具备攻读应用统计硕士专业学位所必须具备的基本素质、应用能力和培养潜能，以利选拔优秀人才入学, 为国家的经济建设培养具有优良的职业道德、法制观念、国际视野、及较强分析与解决实际问题能力的高层次、应用型、复合型统计专业人才。 考试要求是测试考生掌握数据处收集、处理和分析的一些基本统计方法。具体考试要求是： 1. 掌握基本的概率论知识、原理和方法。 2. 掌握数据收集、统计分析、统计处理的基本原理和方法。 3. 具有统计建模及用统计方法解释数据的基本能力。 II.考试形式和试卷结构 一、试卷总分及考试时间 试卷总分为150分，考试时间180分钟。 二、答题方式 答题方式为闭卷、笔试。允许使用计算器（仅具备四则运算和开方运算功能的计算器）。不得使用带有公式和文本存储功能的计算器。 三、试卷内容与题型结构 概率论60分，由以下三种题型构成； 单项选择题10题，每小题2分，共计20分。 简答题4题，每小题5分，共计20分。 计算与证明题2题，每小题10分，共计20分。

统计学90分，由以下三种题型构成 单项选择题15题，每小题2分，共计30分。 简答题4题，每小题5分，共计20分。 计算与分析题4题，每小题10分，共计40分。 III．考查内容 一、概率论 1. 事件的关系、运算及运算性质； 2. 概率的计算公式及计算性质； 3. 全概率公式、条件概率、乘法公式、贝叶斯公式； 4. 随机变量、概率分布列、分布函数的概念； 5. 离散型随机变量及其分布：（0-1）分布，二项分布、泊松分布、几何分布、超几何分布； 6. 连续型随机变量及其分布：均匀分布、指数分布、正态分布； 7. 随机变量及随机变量函数的数学期望的性质及计算； 8. 随机变量的方差的性质及计算; 9. 协方差、相关系数； 10. 大数定律，中心极限定理。 二、统计学 1. 概率抽样方法和非概率抽样方法； 2. 调查的组织和实施； 3. 常见统计量：样本均值、样本方差、样本标准差、样本k阶原点矩、样本k阶中心矩、样本中位数、样本极差、样本相关系数、样本偏度、峰度、变异系数、经验分布函数； 4. 众数、分位点的概念及性质； 5. 正态总体下抽样分布的结论； 6. 矩估计和极大似然估计方法； 7. 点估计的简单评价：无偏性、有效性； 8. 区间估计及其评价； 9. 假设检验的基本原理； 10. 参数假设检验方法； 11. 非参数假设检验方法； 12. 单因素、双因素方差分析；

0252应用统计硕士(M.A.S——MasterofAppliedStatistics)

0252应用统计硕士(M.A.S——Master of Applied Statistics) 全日制应用统计硕士专业学位 研究生培养方案 培养单位：数学与统计学院(201) 一、培养目标 主要为政府部门、大中型企业、咨询和研究机构培养高层次、应用型统计专门人才。基本要求如下： 1、掌握马克思主义基本原理和中国特色社会主义理论体系，具有良好的政治素质和职业道德。 2、掌握统计学基本理论和方法，并熟练应用统计分析软件，具备从事统计数据收集、整理、分析、预测和应用的基本技能。 3、能够独立从事实际领域的应用统计工作。 4、掌握一门外语的实际运用。 二、领域简介 应用统计以概率论为理论基础，研究背景涉及社会科学领域、工程科学领域以及众多自然科学领域等，是实用性很强的学科专业。应用统计的主要任务是研究如何有效地搜集、整理和分析有随机性的数据,对相关问题进行统计推断并作出预测,为决策行动提供依据和建议。主要内容既包括适用于很多领域的一般统计学方法，比如数据的收集和整理、统计描述、假设检验、方差分析、相关与回归分析等，也包括某些特定领域的专用统计方法，比如时间序列分析、试验设计、误差理论和分析等。随着科学技术的飞速发展，统计分析方法与技术的应用日益重要，科学技术对统计方法的依赖亦愈来愈强。统计学与其他学科的紧密结合将产生新的边缘学科，许多学科的发展将依赖于统计理论与技术的应用。 应用统计相关领域有：社会发展与评价、持续发展与环境保护、资源保护与利用、电子商务、保险精算、金融业数据库建设与风险管理、宏观经济监测与预测、政府统计数据收集与质量保证、分子生物学中的统计方法、高科技农业研究中的统计方法、生物制药技术中的统计方法、流行病规律研究与探索的统计方法、人类染色体工程研究中的统计方法、质量与可靠性工程等。 统计学是定性与定量研究的有力工具，统计方法在这些领域具有广阔的应用前景。三、招生对象与学习年限 具有国民教育序列大学本科学历( 或本科同等学力) 人员。 采用全日制学习方式，学习年限一般为2年。 四、培养方式

应用统计学专业简介

应用统计学专业简介 专业申报与开办：理学院于2011年申报并获批本科四年制“统计学（生物统计）”专业，2012年9月首次招生，2013年国家专业目录调整时，原“统计学（生物统计）”专业调整为“应用统计学”。 培养目标与能力要求：以统计学服务地方经济建设、社会发展的人才需求为导向，培养具有良好的统计学及相关学科素养，系统掌握统计学的基本理论和方法,具备运用统计分析软件进行数据分 析和解决实际问题的能力，富有创新精神和实践能力的应用型人才，能在银行、保险、证券、工商企业和各级政府部门从事市场调查、市场研究、统计分析与管理等项工作。本专业学生主要学习掌握统计学的基本思想、理论和方法，具有熟练应用统计软件分析处理数据的能力，了解统计学在农业、经济、金融、管理、生物等领域的应用，具有建立统计模型和运用各种统计软件分析、解决相应领域实际问题的初步能力。 主干课程：概率论、数理统计、统计学导论、多元统计分析、应用回归分析、应用时间序列分析、抽样技术、试验设计、统计软件（含SAS、SPSS、R、MATLAB等软件）、统计预测与决策等。 专业特色与优势：夯实专业基础、注重专业核心、加强实践实训，突显统计调查和数据分析，强化学生知识、能力和素质的统一，形成了“厚基础、宽口径、强能力、高素质”为办学理念和“理工结合，注重应用，强化实践”的专业特色。

应用统计学本科专业课程实验项目1.应用回归分析（16学时）： （1）SPSS软件介绍； （2）一元线性回归模型； （3）多元线性回归模型； （4）回归预测与残差分析； （5）变量筛选与逐步回归； （6）异方差的检验与处理； （7）多重共线性的检验与处理、岭回归； （8）非线性回归模型。 2.SPSS及应用（16学时）： （1）初识SPSS软件； （2）SPSS基本运行程序及数据文件的建立和管理； （3）连续变量的统计描述与参数估计； （4）分类变量的统计描述与参数估计； （5）数据的图形展示； （6）方差分析； （7）非参数检验； （8）相关分析与回归分析。 3.SAS及应用（16学时）： （1）SAS基础； （2）描述性统计量及图形； （3）区间估计与假设检验； （4）方差分析； （5）回归分析； （6）聚类分析； （7）多变量统计分析； （8）判别分析。 4.应用多元统计分析（16学时）： （1）多元正态分布的参数估计； （2）多元线性相关分析、多元线性回归分析； （3）样品聚类、变量聚类； （4）距离判别、Fisher判别、Bayes判别； （5）主成分分析；