统计学硕士课程学什么？
冷船最佳答案
我是今年新录取的统计专业研究生，也是第一年在英国读master，我选择的学校是没有设置preparatory course的，所以直接进的正课，对于统计这门课，我想应该没有比正课更正式的名称了吧[笑哭] （虽然我没有上） 在正式开始讲统计之前，会有一门必修的数理基础课，包括微积分，概率论，线性代数；之后这门统计课才会正式开讲。
在正课上，主要学习的内容有描述性统计(Descriptive statistics) ，抽样 (Sampling) ，估计和假设检验 (Estimation and hypothesis testing)以及模型建立 (Model building). 每堂课会有相应的练习题，练习的题目主要是基于课堂所学的知识点，难度不大，但是需要认真思考并整理思路才能完成。老师会先给出题目要求，然后同学们各自尝试解决，老师最后再统一答疑并归纳方法。
除了正课外还有一门选修课是statistics for finance ，是针对金融分析中会用到的统计知识做的介绍。如果同学对统计感兴趣，还可以选一门data science的课程，我选了data mining，主要学到的是机器学习和数据挖掘中的概念和基本模型。
最后，祝好！
统计学硕士课程主要学习统计学的基本理论和方法，以及如何在实际应用中运用这些理论和方法。统计学硕士学位为学生提供了在数据分析、研究方法、建模和假设检验等方面的专业知识。以下是一些统计学硕士课程中常见的学习内容：
1. 概率论和数理统计：学习概率的基本概念、随机变量的性质、概率分布（如正态分布、泊松分布等）、期望和方差等。数理统计方面涉及抽样理论、点估计、区间估计、假设检验等。
2. 统计计算和编程：学习使用统计软件（如R、Python等）进行数据处理、分析和解释。了解数据分析和可视化的方法与技术。
3. 统计应用：学习统计在众多领域（如生物学、经济学、心理学、社会科学等）的应用，如实验设计、数据采集、分析方法和结果解释。
4. 回归分析：学习线性回归、多元回归、逻辑回归等回归分析方法，以及模型的选择和检验、参数估计和显著性检验等。
5. 非参数统计：学习非参数统计方法的原理、特点和应用，如曼-惠特尼U检验、卡方检验、克鲁斯卡尔-瓦利斯检验等。
6. 时间序列分析：学习时间序列的基本概念、性质和分类，以及时间序列分析方法（如自回归模型、移动平均模型等）在预测和模型识别等方面的应用。
7. 贝叶斯统计：学习贝叶斯统计方法的原理、特点和应用，包括贝叶斯推断、贝叶斯线性回归、贝叶斯分类等。
8. 实验设计：学习实验设计的基本原则、方法和技术，包括实验目的、设计类型（如静态设计、动态设计、随机设计等）、实验单元和重复数的选择等。
9. 高级统计分析：学习高级统计分析方法，如主成分分析、聚类分析、生存分析、空间统计等。
10. 统计和信息论基础：学习信息论的基本概念、原理和方法，如熵、互信息、压缩等，以及信息系统和统计信息的研究与应用。
统计学硕士课程的学习使学生具备扎实的统计理论基础，能够运用统计学知识解决各种实际问题，成为具备很高竞争力的统计数据分析人才。
