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统计学院2017级攻读应用统计专业学位研究生培养方案
时间:2017-10-26

统计学院

2017级攻读应用统计专业学位研究生培养方案

 

一、适用专业学位

应用统计

 

二、培养目标与培养方式

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;掌握统计学基本理论;系统掌握数据采集、整理和分析的知识与技能;具备熟练应用统计软件进行统计分析的能力;能够独立完成对实际问题的统计分析并撰写规范的统计分析报告;掌握一门外国语。

 

三、学习年限

基本学习年限2年。

 

四、课程设置和学分要求(见附表)

攻读硕士学位研究生期间,需要获得学位课程总学分不少于35学分。 必修课不少于15学分, 社会实践不少于6学分, 选修课不少于8学分, 公共课不少于6学分, 具体课程及学分要求见“方案课程及学分要求”。

 

五、社会实践

参与和完成一项社会实际统计调查和数据分析的实践工作和实践报告。

 

六、论文撰写

硕士研究生修满学分并经考核合格后,进入学位论文写作阶段。学位论文在导师指导下,由硕士研究生本人按计划进度独立完成。 学位论文应与实际问题、实际数据和实际案例紧密结合,可采用与数据收集、整理、分析相关的调研报告,数据分析报告,应用统计方法的实证研究等形式。 硕士研究生写出硕士学位论文及其摘要,经指导教师推荐,研究生院审核批准,可进入硕士学位论文评阅和答辩阶段。

 

附:课程设置和学生课程学习的学分要求

1、公共课(6学分)

    (1)政治理论课

中国特色社会主义理论与实践研究

2学分

1学期

(The Theories and Practice of Socialism with Chinese Characteristic)

自然辨证法概论

1学分

1学期

(Introduction of dialectics of nature)

(本课程是政治理论课,与马克思主义与社会科学方法论二选一即可。)

    (2)第一外国语

外语

3学分

2学期

(Foreign Language)

2、必修课(15学分)

应用统计模型

2学分

2学期

(Applied Statistical Modeling) 

(本课程首先介绍统计建模的基础知识,之后介绍有关消费者行为分析以及统计机器学习领域的各种统计模型的理论及应用。先修课:数理统计。)

数据挖掘与应用

2学分

1学期

(Data Mining and Its Application) 

(通过课程教学数据挖掘的基本理论和主要方法,掌握数据挖掘软件的基本使用。先修课:数据库管理系统,数理统计。)

应用多元统计分析

3学分

1学期

(Applied Multivariate Analysis) 

(介绍常用多元统计分析方法原理与步骤,应用条件,注意事项以及数据处理结果的解释。)

应用时间序列分析

3学分

2学期

(Applied Time Series Analysis) 

(介绍常用的预测方法及应用。包括单变量时间序列预测、波动性分析,多变量时间序列预测方法及面板数据分析等。面对实际数据和问题,运用软件实现和掌握方法。先修课程:概率论,统计学,线性回归分析)

调查组织与设计

2学分

1学期

(Survey Management and Design) 

(通过教师讲授、师生讨论、学生实地收集数据、数据整理和分析、报告撰写、口头汇报等方式,帮助学生掌握调查方案的设计和调查项目的组织管理方法。先修课:数理统计)

实用数据分析方法与案例

2学分

1学期

(Data Analysis: Method and Case) 

(本课程内容包括描述统计、推断统计、多元统计等的案例分析,旨在培养学生应用统计方法的能力。先修课:统计学)

实验设计与分析

3学分

2学期

(Design and Analysis of Experiments) 

(课程内容包括正交设计、均匀设计、析因设计等常用试验设计方法,以及列联表、多响应变量、重复测量、协方差分析、生存分析等医学实验数据分析方法。使用SPSSSAS等统计分析软件做数据分析。先修课:统计学,回归分析)

政府统计理论与实务

2学分

2学期

(Theory and Practice of Government Statistics) 

(本课程从官方统计国际规范入手,落实到中国政府统计实务,覆盖政府统计实务过程中所涉及的统计理论与方法。先修课:国民经济核算)

计量经济方法与应用

3学分

1学期

(Econometrics: Method and Application) 

(本课程主要讲授计量经济方法的基本原理、方法以及前沿进展,重在通过实际应用来介绍计量经济分析中存在主要问题和解决思路。先修课程:数理统计、回归分析)

应用抽样技术

2学分

2学期

(Applied Sampling Techniques) 

(主要内容包括有限总体内的概率抽样方法,复杂样本的方差估计,非抽样误差以及抽样设计案例分析等。先修课程:数理统计)

市场研究方法与实务

3学分

2学期

(Market Research: Method and Practice) 

(通过案例分析展现市场研究过程的各个步骤,运用数据分析解决市场营销管理的决策问题)

大数据分析案例

3学分

2学期

(Big Data Analysis Case Study) 

(大数据分析知识点的运用与评价,采用75分钟案例授课方式,分课内和课外调研两部分,时间分配21,课内部分:平台型案例3个,文献型案例5个,课外部分:信息满意度案例1个,统计问题需求调研案例1个。案例议题:产品质量监管风险点分析模型;搜索关键词产品价格预测模型;评分、博弈与预测因素建模;不均衡分类的抽样设计和除噪估计等。先修课:数据挖掘,抽样技术。无教材,文献型案例库和调研案例库。)

3、选修课(不少于8学分)

风险管理

2学分

2学期

(Risk Management)

(现代风险管理基本理念和性质、市场风险、信用风险和操作风险管理的技术框架等。先修课:宏观经济学,微观经济学,货币银行学,公司财务。)

寿险精算实务

2学分

1学期

(Life Insurance Products and Finance)

(本课程学习寿险精算理论与技术在实务中的应用。包括:寿险产品设计及其特点、寿险产品定价、负债评估、资本需求、利润分析等内容。先修课程:保险原理,金融数学,寿险精算学)

生物统计

3学分

1学期

(Biostatistics)

(了解生物统计学的研究对象与作用,掌握统计推断的基本原理与方法,能够较灵活的应用这些基本方法与手段分析和解释生物学现象、进行生物学研究的实验设计及其数据资料的处理。先修课程:线性代数和高等数学)

数据、组织与社会

2学分

2学期

(Data, Organizations and Society)

(通过研究实际案例,认识将数据和量化方法嵌入各种组织机构,改造工作流程,进而影响个人和社会的多种机制)

统计案例

2学分

2学期

(Statistical Case Study)

(案例分析。)

商务大数据案例分析

2学分

1学期

(Big Data Analysis with Business Applications)

(本课程将通过来自不同数据源的商务大数据分析案例,讲述实际数据的清理,描述过程,以及线性回归,01回归,机器学习等方法的实际应用。目标是使得同学们能够独立完成实际商业数据分析全过程,并形成最终的案例分析报告。)

金融统计案例研究

2学分

2学期

(Empirical Analysis for Finance and Banking)

(本课程从金融问题和统计分析方法入手,介绍我国金融体制和金融市场的基本框架,并就具体的金融问题展开问题、数据和实证的讨论,有侧重的讨论和研究中国金融改革过程中的实际问题和解决途径。先修课:宏观经济学、微观经济学、金融学)

可在全校研究生课程范围内选课,鼓励在本院各专业硕博连读培养方案中所列课程选修。

4、社会实践(6学分)