欢迎来到加倍考研网! 北京 上海 广州 深圳 天津
微信二维码
在线客服 40004-98986
推荐适合你的在职研究生专业及院校
北京大学应用统计初试成绩出炉,400分及以上的考生有51人!五伦

北京大学应用统计初试成绩出炉,400分及以上的考生有51人!

随着大数据的火热,机器学习越来越火,统计专业也得到重视,因此报考统计专业的人数越来越多。同时对于很多考生而言,专硕应用统计相对于学硕统计学性价比更高,再加上今年数学三尤为简单,130+的考生尤其多,造成了今年应用统计考研是一个特别困难的年份,就算你考了400+,也许现在的你还在寻找调剂的院校,这是一个令人心酸的消息。北京大学是一个良心大学,将考生的成绩排名都公布出来了,相对公平很多,我们可以分析一下数据。北京大学金融专硕一共123人报名参加考试,缺考人数14人,剩下109人,其中400分及以上一共9人,最高分433分。北京大学应用统计专硕一共240人报名参加考试,缺考人数60人,剩下180人,其中400分及以上一共51人,最高分446分,学校预计录取12人。当然有读者说,其实北京大学并非特例,根据消息,今年绝大多数院校,应用统计专业分数都偏高。2019应用统计考研——“困难”的一个年份,国家线就快出来了,祝考生好运!

九月杀

本科应用统计学专业可以报考哪个方向的研究生

作为一名研究生导师,我来探讨一下这个问题。首先,在当前的大数据时代背景下,对于应用统计学专业的学生来说,可以重点考虑一下大数据方向,原因有以下三点:第一:统计学是大数据的重要技术组成部分。大数据的技术基础包括三大方面,分别是数学、统计学和计算机,所以统计学专业考研大数据方向是比较适合的选择之一。应用统计学本身与大数据的联系也比较紧密,目前大数据场景分析就会采用大量的应用统计学知识。第二:大数据发展前景广阔。当前正处在大数据时代背景下,在大数据技术的带动下,物联网、云计算和人工智能等技术也取得了一定的发展,所以大数据技术不仅自身开辟了新的价值领域,同时也是推动科技发展的重要动力之一,所以未来大数据领域具有广阔的发展前景。第三:人才缺口大。虽然大数据技术经过了多年的发展,目前在技术体系上已经趋于成熟,但是大数据行业目前的人才缺口依然比较大,而且主要集中在研发领域。在产业互联网即将落地到广大传统行业的当前,大数据研发型人才将会有更多的行业需求。由于目前人才缺口比较大,所以薪资待遇也比较高,从近些年来大数据专业研究生的就业情况来看,整体薪资待遇还是比较可观的。大数据专业虽然需要学习的知识量比较大,但是由于大数据技术体系已经比较成熟了,所以研发过程也会相对比较系统,未来可以从事的岗位也有更多的选择,比如既可以从事数据分析、挖掘等岗位,也可以从事大数据平台研发等岗位。我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言!

决战日

应用统计学专业是否可以选择

首先,在当前的大数据时代背景下,应用统计学专业是不错的选择,未来的就业空间和上升空间也都比较广阔。应用统计学作为统计学领域的三大主要研究方向之一,主要的知识结构集中在三部分,分别是数学课程、统计学课程和经济学(行业类)课程,所以学习应用统计学专业需要具备扎实的数学基础。另外在当前的大数据时代背景下,应用统计学专业也增加了一部分大数据相关知识的讲解,涉及到大数据分析、大数据呈现等内容,目前有不少从事大数据场景分析的技术人员就是应用统计学专业毕业的,所以在未来大数据落地应用的驱动下,该专业的就业前景还是比较不错的。从就业渠道来看,应用统计学专业的就业渠道还是比较多的,比如统计部门、银行、保险公司、证券公司、通信公司等都是比较常见的目标就业单位,在当前大数据技术的推动下,未来该专业毕业生的就业渠道将得到进一步的拓展,将全面拓展到互联网企业以及广大的传统行业,简单的说,未来只要有数据的地方,就需要应用统计学的专业人才。从岗位附加值来看,应用统计学相关的工作岗位目前还是具有一定优势的,而且未来的岗位附加值会进一步提升,主要原因是大数据将逐渐推动数据价值化的进程,会进一步提升数据的价值含量,随着新的价值领域被逐渐开辟,统计学相关岗位的价值将逐渐升高。相信在产业互联网全面发展的推动下,应用统计学专业毕业生的薪资待遇将不断提升。最后,如果想进一步提升职场竞争力,可以考虑读一下大数据方向的研究生。我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言!

孔子不顾

考研经验:普通二本一战410分,专业课139分应用统计专硕心得分享

一、本人情况湖北某普通二本,本科专业就是应用统计学,数学基本忘光了,有一点统计学的基础,然后过了英语六级。实习了几个月,正式工作了一年,部门老大辞职走了我不堪重负也跟着辞职了哈哈哈哈。本来准备考西南财经432的,三月份开始复习,到10月份看到西南保研的比重有点大,临时转战江西财经432。最后初试总分410,英语86,数学122,专业课139,政治63。二、关于考研的一些感想由于我先工作了一年,我深刻知道硕士学位对于找工作有多么多么多么重要。考研其实没想象中那么难,唯一难在自律与坚持。1. 心里要清楚知道自己的能力,根据自身情况合理选择目标院校;2. 复习过程中不要理会任何外界的谣言,只顾专心复习就好了;3. 复习过程中不要陷入自我感动以及自我否定的极端情绪;4. 效率很重要,要找到有规律的、适合自己的节奏;5. 复习战线不要拖的太长了,到后期会疲惫的,复习过程也别忘了身体健康;6. 数学最重要,其次是专业课,再次就是英语,最后政治,合理分配时间;7. 以下经验都是我个人总结的,并不适合每一个人,要找到属于自己的方式。三、关于数学三前期看了基础课视频,然后三月份开始刷1800题基础部分,一共刷了三遍。到五六月跟着网课,也是听完一科开始刷那一科1800强化部分,继续记录错题难题。整本书刷完记得要复盘,知道自己哪部分薄弱,及时补上。九月中旬开始刷真题,1987-1999年真题每天刷一年。这几年真题很容易,要保证自己在2小时内做完。做完及时对答案,记录错题。十月份开始刷2000-2019年真题,可以每两天刷一年,并且严格计时。2000-2010年真题我刷了两遍,2011-2016年刷了三遍,2017-2019年刷了四遍。每刷完一套要及时对答案,记录错题,反思自己的错误思路,整理正确答案的思路。十一月中期,各种预测卷都出来了,这时候可以数三真题、数二真题未超纲部分、预测卷轮换着做。依旧是做完题整理错题,整理思路,弥补自己薄弱的部分。到考前差不多两周把之前的错题拿出来重新做一遍,脑子里要有清晰的思路,整理每一章的常考定理。同时也不要忘记继续消化真题。Tips:1. 真题一定要啃透!甚至要到一题多解的程度。2. 如果1800题能消化80%,最后考试分数120应该是没问题的。3. 有些题投入产出比太小了,可以适当减少那部分的投入时间,比如中值定理证明。4. 错题集很重要。5. 数学前期啃起来真的很苦,但是一定要坚持不要放弃,不要对数学有负面情绪。四、关于432统计目前真题题型:1简答,2计算,3论述。七月份开始跟着配套网课啃书,看完一章后就做一章的课后习题。可以慢慢啃,但一定要深刻理解,有些定理的深层内容,有些公式的推算过程。两个月绝对可以啃完。九月份开始做习题,虽然江财不考选择题,但是选择题可以快速考察你对各个细小知识点的掌握;简答题要看要理解;计算题要重点做,跟数学一样做完要整理错题,找到自己薄弱的知识点。十月份开始看罗良清那本统计学,十月中旬开始做真题,第一遍刷真题时,简答题可以半开卷,计算题部分就闭卷。做完及时对答案,看看公式运用是否正确,简答论述思路是否清晰。十一月开始背简答题,背的同时继续二刷真题。这时就要完全闭卷刷真题了,并且严格计时。做完依旧是整理错题和不熟的公式。这样背书、刷题循环到上考场前一天。Tips:1. 江财432相对来说考的比较基础,改卷也比较松。2. 这几年论述题占比越来越大,论述就是在简答的基础上展开自己的理解,所以每章的思维导图尤其重要。3. 江财432对概率论方面基本没什么考察,跟着数三一起复习概率论就行。4. 江财可以带计算器。5. 简答题起码背三遍。五、关于英语二我从三月份就开始每天背30-50个单词,阅读占比很大,把握了阅读的分数,总分就不会太难看。首先3-6月,每天做一两篇六级的阅读,主要是为了培养阅读感。然后从7月份开始做真题阅读,我是听完阅读课才开始做真题的,最开始每天做一篇,后面找到了感觉可以一天两篇。我的顺序是英二2010-2016、英一2010-2019、英二2017-2019。真题很宝贵,市面上所有预测卷都不如真题,要保证每一篇阅读都吃的透透的,里面95%的单词都认识,并且还要摘抄一些好句留在作文里用。到后期可能真题刷了很多次了没题了,注意预测卷并不是预测题目,预测卷只是为了保持手感,不要因为预测卷错的多或者对的多而失去信心或开始自满!Tips:1. 近十年的真题起码要刷两遍,一定要吃透!除了新题型,其他题目里出现的单词95%都要记的。2. 做真题阅读要学会换位思考出题人的意图,以及这篇文章的主旨指向。3. 阅读一定要每天做。4. 单词一定要每天背。5. 看到好词好句要记下来用到作文里。6. 作文虽然靠模板,但也不能太模板了,要灵活点。7. 2010年是个bug,前期刷题可以跳过这一年,到后期再补上。六、关于政治政治对我来说真的是四门里最难的一门了,我也没什么资格谈我的政治复习经验。我从十月份开始刷1000题的,边刷边看解答,就当是当教材看了。十一月跟着网课背选择题知识点,然后肖八肖四出来后刷选择题,顺便看看分析题怎么解答的。Tips:1. 政治高分看选择题,保底看分析题。根据个人目标分数分配时间。2. 分析题答题要思路清晰,列举1234,并且字迹清晰。3. 只要背不死,就往死里背!最后 预祝2021届的大家都能考出好成绩。加油!

人虽有知

最易搞混的10个考研专业,别都已经考上了,才发现报错了

文|大圣在我国大学里,有许多相近甚至非常类似的专业,乍一看,以为是同一个专业,然而,学习以后才知道,这并不是当初自己要报考学习的专业。就比如说物理学和应用物理学,小白类的考研生很容易选错,自己并没有搞懂两者的区别,看到名字就感觉应该是同一类专业,事实上,选错了专业,意味着以后的你的研究方向就不一样了,你当初想要从事一生的方向就错了。那么,到底哪些理工类专业最容易让人混淆,搞错的呢,一起来看看。1、应用化学 vs 材料化学应用化学学科偏重于研究化学成果转化为能够实用的现实产品,更实际一些,偏向于结合理论知识,动手实践出应用成果,因此呢,在你具备理论知识的同时,还要有过硬的动手能力,尤其是化学实验以及实验设备方面,一定要感兴趣,有实操的渴望。就业方面,以后基本是从事和化学应用相关的企事业单位,比如石油化工、医药制备、商品检验、卫生防疫等等,实际点就是诸如中石化、中石油、制药企业等,就业方向还是很多的,不用特别担心就业问题。材料化学学科则落在材料上,是关于材料研究和使用的原理技术,该学科必须具备强理论知识,具有探索微观化学内容的兴趣,材料化学包括的研究范围很多,例如无机非金属材料、有机高分子材料、新兴复合材料等,而在研究生阶段,就是原理技术的进一步研究,甚至发现新的材料。就业方面就是对金属、陶瓷、高分子材料(如塑料)、半导体或复合材料的深入研究,解密新的材料应用和用途,主要在一些国有大中型企业从事制备、加工、开发利用等工作。2、物理学 vs 应用物理学物理学则比较容易理解,侧重于理论研究,而且研究生阶段,则会有更加深入的研究学习,同时你还必须具备很强的数学知识。就业方面一般都是从事理论的研究、科研技术、大学教学等,一般都是在实验室里,研究所里,选这一个专业的考生要想要自己的人生方向,这就是科学家的道路。应用物理学则注重转化成能够实际使用的成果,更偏向于在理论的基础上转化成可以使用的技术、产品等,实操和探索创新是这个专业所必备的能力。就业方向一般是在工业、交通、邮电、金融、商业等领域的企业单位,用自己所学转化出产品成果出来。3、数学与应用数学 vs 统计学数学与应用数学学习的范围广、知识程度深,一般研究生阶段就会分方向,主要就三个,包括纯数学方面、计算机领域、经济领域。同时这也是个最近比较热门的专业,至少在人工智能、AI方面很受欢饮。就业方面纯数学就是深入研究,属于科学家类型。计算机领域则设计人工智能、物联网、软件的制作开发等。经济方面则是在银行、保险、证券公司等金融机构工作。统计学则有社会经济统计和数理统计之分,看个人爱好,统计学是对统计计算的深入研究和应用,同时还要具备经济学、管理学的知识,重视理论也更重视应用实践。就业方面可在电信、银行金融、保险核算等部门从事统计、概率分析、风险研究等工作,金融分析师、股票投资管理也是这类工作。4、管理科学 vs 信息管理与信息系统管理科学学科偏重于理论学习和分析,是要你以数学思维、计算机思维在管理上给出分析、决策和实施,这个科学更在意理论分析,运用数学计算机思维,在管理上帮其分析实施。就业方面主要是对企业单位经济和数据在计算机化方面的管理,运用这方面知识,帮助公司在数据方面做出更合理的管理和决策。信息管理与信息系统看重于实操,是理论知识应用到实际管理当中,需要具备计算机理论、编程知识,数学知识等,方向大可分为文科和理科方向,文科则是对文献、信息的管理,理科则是计算机应用。就业方面主要就是对企事业单位做系统方面的设计、开发、运营和维护工作。5、海洋科学 vs 海洋技术海洋科学专业包括的范围更广,是对整个海洋系统的研究学习,这其中包括水文、海洋运动、海底地质、海中生物、海洋环境保护、污染监测等,这也涉及到物理、化学相关的知识,是以整个海洋为研究对象。就业方面比较受限制,致力于海洋研究员、海洋科学家的考生可以报考。海洋技术则是针对海洋科学某一方面的研究和技术开发应用,是把技术应用到海洋环境的某一方面,因此对海洋学、地质学、生物学、环境学等也要有一定的知识学习。就业方面则比较广泛,例如在气象局、海洋局、交通部门、军事部门、开采石油的海上平台等,这个是非常对口的工作。对此你有什么看法呢?来源:原创(免责及版权声明:仅供个人研究学习,不涉及商业盈利,如有侵权请及时联系删除,观点仅代表作者本人,不代表北京文都立场)

撒沙

最新考研统计数据:这四类专业最火爆!你的专业上榜没?

2018年考研过去不久,即将来临的是新一年的考研浪潮。面临考研,学子的竞争压力可谓一年比一年重,因为随着我国教育的发展,选择考研的大学生基数每年都在增长,考研竞争力越来越强。自己的专业要不要考研,要不要调整自己的专业取向,以及如何增强自身硬实力与求职竞争力,成为了令众多大学生最头疼的最敏感的问题。近日,中国教育在线与中国研究生招生信息网先后出台了关于考研的统计数据《2019年全国研究生招生调查报告》与《2015-2018年硕士研究上报考数据分析报告》,从侧面透露了在近年来与即将到来的新一年考研中的多项重要信息。结合其他调查资料,我们可以看出近年来这四类专业的火爆程度。不知道你的专业在榜上吗?一、工商管理硕士工商管理专业的应用性很强,涉猎知识面囊括经济学、会计学、统计学、金融学、证券投资学、财务管理、管理学、人力资源管理、运筹学、市场营销等方面。按以往的毕业生去向,主要从事销售、会计、证券行业,就业范围很广, 尤其是研究生身份,可以进一步增强毕业生的求职资本,就业形势十分喜人。二、法律硕士(非法学)只招收具有大学本科学历(或同等学力)的非法律专业毕业生,与法学硕士不同的地方在于,法律硕士属于应用型硕士,而法学硕士属于学术型硕士。因此,法律硕士的就业范围要更广,除了法律相关的就业范围外,还可以成为企业管理和行政管理的综合素质型管理人才。由于其跨专业的背景,法律硕士在工作中具有更大的优势,综合能力更强,更能得到社会的普遍认可。可以说,考取法律硕士是很不错的一条未来规划。三、会计专业虽说近年来学会计的人数越来越多,但依旧无法改变会计硕士的热门程度。考上会计硕士,等同于可以在商海中指点江山了。对于会计硕士专业来说,有源源不断的社会需求,就业形势良好。可以说,优秀的会计人才是每个团体必备的香饽饽,各大单位和事业集团都少不了会计。随着近年来中国各类经济实体的不断涌现,社会对会计人才的需求将会持续保持热度,因此考取会计硕士会让你更脱颖而出,绝对吃不了亏。四、金融专业金融专业,听起来都散发着一股子热门的味道。毕业生的就业去向有证券、银行、信托、保险、基金、租赁、期货等行业,听起来都是高薪的代名词。如果硕士毕业名校,在北上广深等金融机构总部工作,薪酬几十万肯定不成问题。但是金融考研的难度也是出了名的,因此如果要考金融硕士的学生一定要狠下功夫。以上就是近年来一直保持高热度的四大专业了。不知道你们有什么看法呢?欢迎在评论区留下你的见解。

儿娃子

统计学专业本科生读研时想选择人工智能方向,考研该选择什么专业

首先,对于统计学相关专业的本科生来说,如果未来想进入人工智能领域发展,考研时可以选择计算机相关专业,在大的方向上可以选择大数据、计算机视觉、自然语言处理、知识表示等。长期以来,人工智能领域的专业人才培养都是以研究生教育为主,虽然当前不少高校在本科阶段也设立了人工智能专业,但是目前要想获得更强的岗位竞争力,读研是比较现实的选择。统计学是大数据的三大基础学科之一,在当前的大数据时代,统计学的本科生也会接触到越来越多的大数据知识,所以统计学专业本科生读研选择大数据方向是比较不错的选择,而且大数据与人工智能之间也有非常紧密的联系,不少大数据方向的研究生,毕业后也会选择进入人工智能领域发展。统计学专业学生进入计算机专业读研之后,一定要重视自身实践能力的提升,尤其是程序设计能力,当前人工智能领域的岗位对于程序设计的要求还是比较高的。虽然早期人工智能领域对于算法工程师的程序设计要求并不高,但是当前算法工程师的岗位竞争还是比较激烈的,一方面岗位比较少,另一方面能力要求也在不断提升,这一点对于数学和统计学专业出身的学生来说,一定要引起重视。最后,如果明确了读研时要选择计算机专业,在本科阶段除了要重视考研所涉及到的专业课之外,还应该适当拓展一下自身的专业知识面,这对于考研复试也有比较重要的影响。我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!

列子提履

本科统计学专业是否可以读大数据方向的研究生

大数据专业是一个典型的交叉学科,基础学科包括数学、统计学和计算机学,另外辅助经济学、社会学、医学等学科,所以统计学是大数据专业最为直接的相关学科之一,因此统计学专业的本科生在读研的时候是完全可以选择大数据专业的。统计学专业的相关知识在大数据时代依然起着非常重要的作用,以大数据分析为例,目前大数据的分析方式主要以统计学方式和机器学习方式为主,而且统计学方式与机器学习方式相比在某些领域更加成熟,理论体系也相对完备,所以大数据专业的学生通常都要系统的学习统计学相关知识,从这个角度来看,统计学专业读大数据方向还是具备一定优势的。在大数据时代,统计学有了进一步的发展和变化,这个变化就来自于数据本身的变化。统计学的分析方式通常以“抽样”为主,通过对样本的分析来寻找整体的规律,从而得出分析结论。通过大量的历史经验来看,如果样本的选择没有问题的话,统计学的分析方式具有非常高的准确度。但是在大数据时代,数据从抽样变成了“全样”,数据分析的方式和方法都产生了较大的变化,这对于统计学来说就需要积极的适应这种变化,并积极顺应大势时代的发展,投入到大数据领域的研发中。从目前大数据行业的发展来看,统计学确实对于大数据的发展做出了重要的贡献,大量的统计学专业人才陆续投入到大数据领域,也进一步完善并丰富了大数据的知识结构。近些年来,我多次作为评委,参与了不同类型的研究生大数据专业大赛,其中有大量的选手来自财经类大学的统计学专业,这给我留下了较为深刻的印象,其中也有不少学生取得了不错的成绩。我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题,也可以咨询我,谢谢!

惮赫千里

预估帖:上海财经大学2020年应用统计(专硕)考研分数线与报录比

上海财经大学源于1917年南京高等师范学校创办的商科。1921年,随着以南京高等师范学校为基础建设国立东南大学计划的实施,商科扩充改组并迁址上海,成立国立东南大学分设上海商科大学,这是中国教育史上最早的商科大学。1932年独立建校,定名为国立上海商学院,时为国内唯一的国立商科类本科高校。1950年,学校更名为上海财政经济学院。1985年,学校更名为上海财经大学。2000年,学校由财政部划归教育部领导,现由教育部、财政部和上海市政府共建。截止至2019年5月,学校共有一级学科17个,涉及哲学、经济学、法学、文学、历史学、理学、工学、管理学8个学科门类;拥有 国家重点学科 (二级学科,含培育1个)4个( 财政学、会计学、经济思想史、金融学),国家一流学科统计学;财政部重点学科(二级学科)4个,上海市重点学科(二级学科)6个,上海市一流学科(A类)2个,上海市一流学科(B类)4个,上海高校高峰学科2个;设有7个博士后科研流动站,9个一级学科博士学位授权点,16个一级学科硕士学位授权点,13个专业硕士学位 点。我是育明考研咨询师,欢迎阅读和点赞!一、上海财经大学应用统计(专硕)考研招生目录及人数1、所属学院:统计与管理学院2、招生专业:(025200)(专业学位)应用统计3、研究方向(全日制招生):01(全日制)数据科学与商务统计02(全日制)人工智能与金融统计03(全日制)机器学习与健康统计04(全日制)大数据技术与经济统 计4、考试科目:①101思想政治理论②204英语二③303数学三④432统计学5、招生人数:2020年招生计划:01方向34人,含推免02方向20人,含推免03方向15人,含推免04方向15人,含推免4个研究方向合计统招43人。6、学费及学制2年制,学费总计150000元。二、上海财经大学应用统计(专硕)复试分数线及报录比(近三年)2019年:A组:英语/政治55,专业课/数学83,复试分数线376分报名人数172人,统招录取17人B组:英语/政治55,专业课/数学83,复试分数线382分报名人数290人,统招录取34人2018年:A组:英语/政治55,专业课/数学83,复试分数线360分B组:英语/政治55,专业课/数学83,复试分数线363分2017年:英语/政治55,专业课/数学83,复试分数线404分三、上海财经大学应用统计(专硕)考研参考书目《理工科概率统计》(第一章到第六章,第 八章到第十章)沃波尔等著,周勇等译,机 械工业出版社,2010 年2020年没有指定参考书目,这本书是前几年上海财经官方指定的参考书目,可以看一下。其他可以参考的书目:《统计学》第三版,贾俊平、何晓群、金勇进, 中国人民大学出版《概率论与数理统计教程》第三版,茆诗松、程依明,高等教育出版社四、2020年统计学考试大纲(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。9. 一个总体和两个总体参数的区间估计。10. 样本量的确定。11. 假设检验的基本原理。12. 一个总体和两个总体参数的检验。13. 方差分析的基本原理。14. 单因子和双因子方差分析的实现和结果解释。15. 变量间的关系;相关关系和函数关系的差别。16. 一元线性回归的估计和检验。17. 用残差检验模型的假定。18. 多元线性回归模型。19. 多元线性回归的拟合优度和显著性检验;20. 多重共线性现象。21. 时间序列的组成要素。22. 时间序列的预测方法。(二)概率论1. 事件及关系和运算。2. 事件的概率。3. 条件概率和全概公式。4. 随机变量的定义。5. 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。6. 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。7. 随机变量的期望与方差。8. 随机变量函数的期望与方差。

体泽则冯

统计学专业介绍与就业方向全解读

统计学在生活中无处不在:从我们熟悉的居民消费指数、粮食产量、价格变动情况,还有每天呐喊的GDP,到全国人口普查、全国经济普查、企业利润情况,各行各业都需要统计学将数据进行归纳、分析、总结,为每一个决策提供基础性支持。统计学不仅与每一个人息息相关,在大数据、人工智能等新兴行业跃动的今天,统计学所培养的统计思维,仍然是这些新兴行业的底层逻辑之一。其前景不言而喻。下面,我们来具体了解一下统计学的专业信息和就业方向。专业介绍统计学学制:四年学位:理学或经济学学士(根据学校侧重点不同,或着重于数学,或着重于经济)统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料,认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点,所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法,广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。应用统计学与统计学专业相比,应用统计学专业以学习基础理论的实际应用为主,注重解决各类实际问题,基本上就是利用各种数学模型以及相关的统计检验方法来分析解决问题。推荐院校统计学专业院校排名及辽宁省2018年招生分数双一流:北京大学、中国人民大学、清华大学、南开大学、东北师范大学、华东师范大学、上海财经大学、厦门大学就业情况区分:统计学与大数据数据 ≠ 大数据!数据挖掘 ≠ 大数据!统计学能够为大数据、人工智能提供建模方式,而并不是学了统计学就能够直接担任大数据或是人工智能相关岗位。这个方向门槛很高,竞争激烈,必须额外自学很多东西。如果以进入相关互联网公司为目标,必须要学习SPSS、SAS等这些基于计算机的软件,SQL、python等这些基于计算机的高级语言,以及Hadoop环境等。可以时刻关注招聘信息需求,为自己合理规划自学课程。具体岗位:政府统计局等公务员金融起薪:5000-6000银行、保险公司、证券公司等的统计员、股票分析师、市场研究员。银行是统计学学生的一个重要就业方向,除非能力特别强,否则刚毕业一般都在银行分行。财务起薪:3000-4000企业的会计、出纳。考初级会计职称,然后慢慢往这方面努力就可以,在一般的企业都可以找到工作。互联网起薪:7000-8000互联网公司的数据分析师、数值策划。起薪高,一般都是大型公司,工作环境也很好。但是本科的学习内容是远远达不到互联网公司的要求的,需要学生在专业课以外的时间多多学习。如果想往这方面发展,最好能以研究生为起点,再多学习专业课以外的知识,不学编程是不行的。市场研究相关企业起薪:3000-6000市场调查公司、咨询公司或其他企业的统计员、数据分析师,或是公司的市场研究部门。如果仅是做统计员的话,不需要太多的技能,本科毕业即可。深造:考研如果想学好统计学,还是相当建议考研的。本科学习侧重基础,该懂的都教,但都是皮毛。研究生阶段统计学方向分得更细,包括应用统计学、经济统计学、数理统计学、生物统计学等,与相应行业联系更加紧密。出国如果想出国,一定要在本科期间打好数学基础,本科是数学、精算、统计等专业的学生,出国申请统计学士比较有优势的。但是就算是出国,最后也为了就业,那么自学编程这项任务一定不要落下,这样,不论是学业还是就业都能够具备统计思维+编程技术优势。报考建议专业优势对数据分析建模有一定优势,培养逻辑思维。作为一个工具性学科,为任何行业都能够提供基础支持。与现阶段热门行业联系紧密。专业劣势不能直接凭借专业获得饭碗,本科时期仅学皮毛。如果学得好,必须大量自学。适合学生该专业对数学科目要求较高。适合对逻辑推理有兴趣,热爱数学应用的学生就读。需要有较强的自学能力。不适合学生不适合对数据不够敏感的学生地域选择对于统计学专业的学生来说,地域非常重要。一线城市里的企业能够接触最新的方法和最激烈的思维碰撞,不论是简历还是实力,都能够得到极大丰富和锻炼。诺贝尔经济学奖获得者Thomas J. Sargent曾在世界科技创新论坛上表示,人工智能其实就是统计学,只不过用了一个很华丽的辞藻,其实就是统计学。好多的公式都非常老,但是所有的人工智能利用的都是统计学来解决问题。所以,如果你决定报考统计学,那么可以告诉你,未来的前景必然不会差。但工资起薪却与你的自学能力密切相关。先考虑自己是否对数学有足够的兴趣,再看自己是喜欢安逸生活还是喜欢见缝插针的学习。如果选择安逸,可以往会计、财务,或者市场研究部门方向考虑;如果有很强的自学能力,那么不用多说,考研、出国、互联网公司的数据分析师大概就是你的目的地。