MA in Statistics 统计学
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专业介绍：
尽管隶属于文学与科学学院（College of Letters & Science），加州大学伯克利分校在统计学领域一直处于美国排名前二。不同于许多统计学研究生项目，加州伯克利的统计学硕士课程旨在培养学生数据收集、分析和解释的技能，以及在各种领域中运用统计学的能力，为他们在现实世界的工作做好充分准备，而不必继续攻读博士学位。课程内容包括概率、理论统计和统计计算等方面的强化课程，以及现代应用统计学和高级统计课程。此外，在正式课程开始之前，学生还可以参加免费的Summer Prep Program，复习核心概念，重新理解微积分、线性代数和概率论等基础主题，以便顺利过渡到硕士课程。申请要求：
申请者需要拥有数学或统计学等定量领域相关专业背景，常见的录取学生的专业有精算学、计算机科学、经济学、金融学、数学(纯数学和应用数学)、物理和生物科学、政治学、统计学等。
先修课程要求：多变量微积分，线性代数，概率论，理论和应用统计学，以及至少熟悉一个统计系统(如R)或计算机语言(如Python)。
托福90分以上，或雅思7.0以上。
2024 FALL不要求提供GRE。课程设置：
基础课程：学生首先需要学习一系列的基础课程，如概率论、数理统计学和线性代数等，以建立统计学的基本理论知识和数学基础。
统计方法学：学生将深入学习各种统计学方法，包括回归分析、多元统计分析、时间序列分析等。通过这些课程，学生将了解如何运用统计学技术来解决实际问题。
数据分析：学生将学习如何收集和处理大规模数据，以及如何利用统计模型和软件工具进行数据分析。此外，他们还将学习如何对数据进行可视化和解释，以便向非专业人士传达统计结果。Fall Semester (Total Units: 12)
STAT 201A：高级概率概论
概率和统计分布、中心极限定理、泊松过程、收敛模式、涉及随机变量的变换。
STAT 201B：高级统计概论
估计、置信区间、假设检验、线性模型、大样本理论、分类模型、决策理论。
STAT 243：统计计算简介
统计编程和统计计算的概念，包括编程原理、数据和文本操作、并行处理、模拟、数值线性代数和优化。
Spring Semester (Total Units: 12)
STAT 222：统计硕士capstone项目
capstone项目是统计学硕士学位课程的一部分。学生在研究顾问的监督下进行面向专业的小组研究。该研究综合了解决复杂的现实世界问题所涉及的统计、计算、经济和社会问题。
STAT 230A：线性模型
最小二乘估计理论、区间估计以及具有正态分布误差的一般线性固定效应模型下的检验。非正态线性模型的大样本理论。两种及更高方式布局，残差分析。偏离基本假设的影响。最小二乘法的稳健替代方案。
Elective
选修课程必须是与统计学相关的研究生课程，可以在统计系内部或其他系开设的选修课中选择，比如：
STAT 248：时间序列分析
STAT 254：现代统计预测和机器学习
STAT 260：概率与统计主题
