1、美國哥倫比亞大學統計學碩士如何？

　　哥倫比亞大學的統計學碩士項目一直都是留學申請的熱門選擇，統計系提供兩種文學碩士計劃，旨在為學生提供統計學和其他相關領域職位或博士學位課程的準備。一種是傳統的在校計劃，另一個是部分在線/在校（Hybrid Online/On-Campus Program）的混合計劃。

　　混合計劃的學位要求與常規在校計劃的學位要求相似，在秋季課程的第一學期提供了四門在線的核心課程，為學生完成碩士學位提供了更大的靈活性。其余課程將在校園內完成。因此，混合計劃的學生僅在第一學期才是混合課程，在第一學期后完全融入在校課程。無論選擇哪一種，混合計劃和非混合計劃的學生的文憑和學位都相同。

　　2、美國哥倫比亞大學統計學碩士課程介紹：

　　該項目三門核心課程有：

　　(1) GR5203:  Probability（概率）

　　基于微積分的概率論簡介。涵蓋的主題包括隨機變量，條件概率，期望，獨立性，貝葉斯規則，重要分布，聯合分布，矩生成函數，中心極限定理，大數定律和馬爾可夫不等式。

　　(2) GR5204:  Inference (推理)

　　基于微積分的統計理論簡介。有用分布，大數定律和中心極限定理，點估計，假設檢驗，置信區間，最大似然，似然比檢驗，非參數過程，最小二乘理論和方差分析。

　　(3) GR5205: Linear Regression Models (線性回歸模型)

　　回歸分析的理論和實踐，簡單多元回歸，包括測試，估計和置信度程序，建模，回歸診斷和繪圖，多項式回歸，共線性和混淆，模型選擇，最小二乘幾何。廣泛使用計算機來分析數據。

　　上面所述三門課程須按順序習得，因為前一門課程都是后一門課程的前提條件。

　　此外，所有學生必須至少需要至少一門頂峰課程，以下列出的是兩種選擇。如果同時選擇這兩種，則只將其中一項視為頂峰課程，將另一項視為統計系選修課程。

　　（1）GR5291 Advanced Data Analysis（高級數據分析）

　　前提條件：此前需完成W4315課程，以及編號大于4200的另一門統計學課程/得到教師許可的另一門課程。

　　簡介：使用計算機統計軟件包和選定的探索性數據分析子例程進行數據分析。主題包括編輯錯誤數據，用于單向方差分析，線性回歸和雙向方差分析的探索性和標準技術。資料以案例研究的形式呈現。在第二學期或最后一學期進行。

　　（2）GR5242 Advanced Machine Learning (高級機器學習)

　　前提條件：在此之前必須按順序學習GR5206和GR5241，才可學習GR5242。

　　簡介：本課程涵蓋了機器學習中的一些高級主題，并著重于對現實世界數據的應用。本課程的主要部分是課程項目，其中包括課堂演示和書面項目報告。

　　無論先前的背景如何，三門核心課程和一門頂峰課程都是必修的。對于要計入MA學位的任何課程，必須將其用于成績評估。

　　選修課可以根據學生的興趣領域來選擇，但所有這些課程必須經過教職顧問的批準。在選擇時，必須有三門3學分的課程來自統計系。

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