应用统计学专业硕士

招生应用统计学专业硕士的院校名单如下：应用统计学的培养目标是培养突出统计业务能力、计算机技能、沟通和协调以及组织管理能力等职业素养的训练，注重统计分析和创造性解决实际问题等职业岗位能力的培养。根据培养方案要求，以提升应用统计硕士专业职业能力为导向，发挥学校工、理、管、农、医、经等九大学科门类综合交叉优势，与合作单位共同构建“理论教学+案例教学+实验教学+实习实践”四维一体的培养模式，注重在校学习与到行业、企事业、政府等部门实训实践的有机结合，突出工程统计、金融统计、生物与医学统计、不确定统计与数据挖掘四方面的特色。

很多学校的统计学硕士都在数学统计学院，也有一部分在经济学院（价差学科，楼主明白）因此一部分是理学硕士，一部分是经济学硕士。不定的，但是主要区别在于，读研期间修读的课程，和培养方式上。目前就业好的还是经济学硕士。那请问设在数学学院应该是理学硕士了？那肯定是理学学位

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。

统计的就业面可以说是非常广泛的，下面说一下比较热门的就业方向：1.金融金融行业中的量化投资方向是大多数统计毕业的人想去的岗位，包括卖方金工，买方量化投研，量化风控，需要很扎实的数理背景，以及相关的实习经历2.互联网大数据时代，互联网非常渴求统计方面的人才，代表性公司有阿里，美团，百度，腾讯，京东3.咨询咨询作为一个长期高大上的行业，其丰厚的薪酬非常具有吸引力。4.其他行业数据分析岗任何企业都需要分析数据，零售行业，医药行业则更依赖数据分析，现在很多企业都设有数据分析岗，需求很大。

概率论与数理统计是属于数学类的。与某一具体专业挂钩，讲究数据的整理与分析。跟经济，计算机，生物等等都有联系的。而统计学是属于经济学类的。重于数学原理的学习，只跟经济学有关系，与其他专业没有直接联系。从学习难度讲，后者难于前者。从学习要求上讲，前者要求理论联系实际，后者侧重逻辑思维。就业上讲，概率论与数理统计专业和统计学专业的相比较而言，概率论与数理统计专业就业要好些，你读研出来可以从事金融，计算机行业，等等。

2016年北京大学025200应用统计硕士考研专业目录及考试科目432统计学（150分）1.统计学导论，李勇，张淑梅编著，人民邮电出版社2.概率论与数理统计教程，茆诗松、程依明、濮晓龙编著，高等教育出版社3.抽样调查，南开大学樊鸿康编著，高等教育出版社

统计局是政府机关，会有三种途径：1、社会招聘，在当地人事考试网会登出公告2、专业军人3、应届毕业生（现在不提倡招收应届生了）你的专业统计局是很对口的，也是很需要的。

厦大分数线360，清华是315，是真的；清华大学2016年考研分数线已公布：其中应用统计复试分数线为315分，政治50分、外语50分、业务一80分、业务二80分。对厦大和清华的应用统计学考研难度没有研究，但有几点想法供参考：首先，不能简单比分数，因为专业课的试题难易和评卷松严不一样。其次，名校的考研都不能说容易，但不排除部分名校存在大小年现象，所以比较分数还要多看几年。最后，分数线的参考作用有限，因为靠近分数线的考生有可能多也有可能少。最能反映考生水平的是平均分但没有公布。

已上提问是统计学基本概念不清楚， 统计学发展史说明：先有社会统计学后有数理统计学，先有变量后有随机变量；社会统计学以变量为基础，数理统计学以随机变量为基础，变量与随机变量是在一定的条件下可以相互转化的数学概念。 我们知道变量与随机变量是即有联系又有区别的。当变量取值的概率不是1时，变量就变成了随机变量；当随机变量的取值概率为1时，随机变量就变成了变量。变量与随机变量的联系与区别搞清楚了。以后在描述变量时，大胆地使有社会统计学，在描述随机变量时，就用数理统计学。如果在描述变量时非用数理统计学，那就是杀鸡用了宰牛刀，费力不讨好。通过分析变量与随机变量的联系和区别，我们可以准确地界定，社会统计学与数理统计学各自研究范围。 “社会统计学与数理统计学的统一”理论的重大意义王见定教授指出：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现。 我们知道“变量”的概念是17世纪由著名数学家笛卡尔首先提出，而“随机变量”的概念是20世纪30年代以后由苏联学者首先提出，两个概念的提出相差3个世纪。截至到王见定教授，世界上还没有第二个人提出变量和随机变量两者的联系、区别以及相互的转化。我们知道变量的提出造就了一系列的函数论、方程论、微积分等重大数学学科的产生和发展；而随机变量的提出则奠定了概率论和数理统计等学科的理论基础和促进了它们的蓬勃发展。可见变量、随机变量概念的提出其价值何等重大，从而把王见定教授在世界上首次提出变量、随机变量的联系、区别以及相互的转化的意义称为巨大、也就不视为过。 下面我们回到：“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。王见定教授指出社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，这样王见定教授准确地界定了社会统计学与数理统计学各自研究的范围，以及在一定条件下可以相互转化的关系，这是对统计学的最大贡献。它结束了近400年来几十种甚至上百种以上五花八门种类的统计学的混战局面，使它们回到正确的轨道上来。 由于变量不断地出现且永远地继续下去，所以社会统计学不仅不会消亡，而且会不断发展状大。当然数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展状大。但是，对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多，而且直到今天数理统计的研究尚处在较低的水平，且使用起来比较复杂；再从长远的研究来看，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题转化为若干简单问题的研究道理是一样的。既然社会统计学描述的是变量，而变量描述的·范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云：社会统计学只作简单的加、减、乘、除。从理论上讲，社会统计学应该复盖除了数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。所以王见定教授提出的：“社会统计学与数理统计学统一”理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说，并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。上海财经大学硕士招生，推免生里应用统计硕士和统计学 和应用统计学，区分比较简单，专业代码不一样；应用统计，招45个人，推免了30个，推免生不区分本校外校，统考招生名额15.