大学应用统计学考研需考哪些科目

1、应用统计考研一般考试科目为4门，即思想政治理论、外国语、数学三和专业课，具体的考试科目以报考单位的专业目录为准。例如，(10002)中国人民大学/(115)统计学院/(025200)(专业学位)应用统计的初试科目为：(101)思想政治理论 (201)英语一 (303)数学三 (432)统计学 。2、因为专业课是高校自命题科目，具体考哪个版本的书，需要以高校给的参考书目为准。如果报考单位没有给参考书目，需要查询该校本科专业学习的教材是哪个版本。【拓展资料】“硕师计划”申请流程1、申请：学生持本人身份证和学生证，在学校规定时间内到指定部门领取并填写《“硕师计划”研究生登记表》，具体过程视学校官网公布的硕师计划招生简章而定。填表时注意只能填报指定的培养学校，填写登记表则表明本人志愿到学校所在地省级教育行政部门指定的县及以下农村学校任教。2、签约：省级教育行政部门组织县级教育行政部门、用人学校与“硕师计划”研究生的供需见面会，按照正式教师或特岗教师录用程序进行考核和面试，与教育行政部门、用人学校签订《教师聘用合同》、《就业协议书》及《硕师计划培养协议书》。签约成功后，填写《“硕师计划”研究生登记表》。3、未通过复试的学生还可以继续报名参加全国研究生统考，相当于有两次上研究生的机会。

统计学专业考研科目：1、101思想政治理论2、201英语一3、303数学三4、807概率统计统计学专业主干课程：数学分析、几何代数、数学实验，常微分方程，复变函数，实变与泛函、概率论、数理统计，抽样调查，随机过程，多元统计，计算机应用基础，程序设计语言，数据分析及统计软件、回归分析；可靠性数学，实验设计与质量控制，计量经济学，经济预测与决策，金融数学，证券投资的统计分析，数值分析，数据结构与算法，数据库管理系统，计算机网络系统，系统分析与软件设计。扩展资料：统计学专业毕业生需具备以下几方面的能力：1、掌握数学、物理的基础知识，具有较强的分析和演算能力；2、掌握系统的力学基本理论知识，初步掌握力学的基本实验技能和实验分析方法；掌握一定的工程背景知识，初步学会建立简单力学模型的方法；3、了解相近专业的一般原理和知识；4、对该专业范围内科学技术的新发展有所了解；5、了解国家科技、产业政策、知识产权等有关政策和法规；6、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；具有一定的实验设计，创造实验条件，归纳、整理、分析实验结果、撰写论文，参与学术交流的能力。统计学专业学习内容包括：资料的搜集方法、资料的处理归纳方法、资料的分析方法。教学方法为在一般性面授基础上，辅以各种类型的案例分析，以提高学生的实践能力，还有较多的实践机会，如要围绕一个课题，自己设计调查问卷，采集数据，再对数据进行处理。参考资料来源：百度百科--统计学专业

统计学考研科目：①101思想政治理论②201英语一或202俄语或203日语③303数学三④806宏、微观经济学。(注：专业课各大院校的考试科目有所不同，需以报考院校为准)。

看你看哪个学校哪个专业，在学校研究生官网上可以查到相关信息。在学校贴吧中加考研群，找研友或师兄师姐询问。

你好，不同的学校专业课内容不同的，请你登陆中国研究生招生信息网，输入学校信息进行查询，我是今天刚考完的学生。

我是学概率论与数理统计的当初考了数学分析,高等代数,解析几何,实变函数,近世代数加试考概率基础,和数理统计我觉得现在这个方向首推中科院然后是北大,中科大,复旦大学,厦门大学另外东北师范大学的统计也很好文科的统计我就不太清楚了

继续念统计学，有偏数理统计的硕士、也有偏应用统计的硕士，换专业成本最低，而且就业也不差，例如如果想从事金融行业的话，其实现在做量化投资的都会招不少统计学出身的人，而且对于硕士学的是否是金融学其实要求也不高，你完全可以考个CFA，CPA或者学一些金融统计课程了解。数理统计硕士出来还可以去药厂或者一些定量的咨询公司。2. 转金融工程、数量经济学、计量经济学等一些统计学与金融学的交叉学科。其实金融工程里用的统计学其实不是很多，数学主要以概率论和随机过程为主，但鉴于国内衍生品市场的发展现状，其实这类金融工程的课程也会涉及许多数量化分析的内容，将来出来从事的工作很多也会和统计学相关。例如数量化选股、统计套利等。3. 转市场营销、心理学等行为科学的学科。市场营销，特别是结合了心理学、行为学等学科的消费者行为学研究这块，用到大量的统计学模型，而且这个领域这些年发展的很快，这个专业的学习个人觉得会非常有趣。但我不清楚目前国内的市场营销系定量研究的水平如何4.计算机/人工智能/模式识别/机器学习/数据挖掘/商业智能，这个领域现在也很火，应用前景也很广泛，包括自动化、生物信息、金融量化交易等现在都在大量使用所谓的人工智能/机器学习的算法。很多都是计算机出身的人在做，但其实用的大量模型和算法都是统计学，特别是多元统计那块的理论。所以理论部分对于学统计出身的人来说不是问题，写代码、数据结构与算法这些可能是个难点。

你是指(025200)(专业学位)应用统计吗？一般院校是考(101)思想政治理论 (201)英语一 或者其他小语种 (303)数学三 (432)统计学

博志复旦考研为你解答：概率论与数理统计 徐全智 高等教育出版社(2004年) 857概率论与数理统计　　一、总体要求　　理解概率论与数理统计的基本思想，理解由古典概型向概率公理化转化过程的关键概念和思想，理解数理统计的估计与检验的统计学原理，掌握经典概率模型的概率计算方法及其应用，掌握基本的估计与检验方法。　　二、内容　　1.随机事件的定义及其运算,概率的定义及其性质　　1）了解样本空间(基本事件空间)的概念，理解随机事件的概念，掌握事件的关系与运算；　　2）理解概率、条件概率的概念，掌握概率的基本性质，会计算古典型概率和几何型概率；　　3）掌握概率的加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式，以及贝叶斯(Bayes)公式；　　4）理解事件的独立性的概念，掌握用事件独立性进行概率计算；　　5）理解独立重复试验的概念，掌握计算有关事件概率的方法．　　2.一维随机变量及其分布　　1）理解随机变量的概念．理解分布函数的概念及性质．　　2）会计算与随机变量相联系的事件的概率．　　3）理解离散型随机变量及其概率分布的概念；　　4）掌握0－1分布、二项分布、几何分布、超几何分布、泊松（Poisson）分布及其应用；　　5）理解连续型随机变量及其概率密度的概念，掌握均匀分布、正态分布、指数分布及其应用．　　3.多维随机向量及其分布　　1）理解多维随机变量的概念，理解多维随机变量的分布的概念和性质；　　2）理解二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布；　　3）理解二维连续型随机变量的概率密度、边缘密度和条件密度；　　4）会求与二维随机变量相关事件的概率；　　5）理解随机变量的独立性及不相关性的概念，掌握随机变量相互独立的条件；　　6）掌握二维均匀分布，了解二维正态分布的概率密度，理解其中参数的概率意义；　　7）会求两个随机变量简单函数的分布，会求多个相互独立随机变量简单函数的分布.　　4.随机变量数字特征　　1）理解随机变量数字特征（数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数）的概念；　　2）会运用数字特征的基本性质，并掌握常用分布的数字特征。　　5.大数定律和中心极限定理　　1）了解切比雪夫不等式．了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律(独立同分布随机变量序列的大数定律)；　　2）了解棣莫弗-拉普拉斯定理(二项分布以正态分布为极限分布)和列维-林德伯格定理(独立同分布随机变量序列的中心极限定理)。　　6.数理统计基本概念　　1）理解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念；　　2）了解分布、t分布和F分布的概念及性质，掌握正态总体的常用抽样分布定理．　　7.参数估计　　1）理解参数的点估计、估计量与估计值的概念．　　2）掌握矩估计法和最大似然估计法，了解估计量的无偏性、有效性（最小方差性）和一致性（相合性）的概念，并会验证估计量的无偏性；　　3）理解区间估计的概念.会求单个正态总体的均值和方差的置信区间，会求两个正态总体的均值差和方差比的置信区间．　　8.假设检验　　1）理解显著性检验的基本思想，掌握假设检验的基本步骤，　　2）了解假设检验可能产生的两类错误，掌握单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验.　　三、题型及分值比例　　选择题：（10%）　　填空题：（10%）　　简答题：（20%）　　计算题：（60%）