统计学院
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数理统计学硕士研究生培养方案(2022版)
2022-06-30 11:50  

学科门类数理统计学

一级学科统计学

数理统计学学术型硕士研究生培养方案

(二级学科代码:0714Z3 统计学院)


一、学科概况

数理统计学是统计学的分支学科。该学科以概率论为理论基础,对受随机因素影响的不确定性现象进行大量的观测或试验,以有效的方法获取样本、提取信息,进而对随机现象的统计规律(如参数、分布、相关性等)做出推断。具有随机性、数量性、总体性等特征。在一些比较前沿的科技问题以及国民经济问题中,都可以利用数理统计学对这些复杂的重大问题进行预先推断和判断,进而为决策与行动提供可靠的依据和建议除此之外,对于社会与政府中存在的问题,也可以应用数理统计学对其进行分析和处理。因而,数理统计学是应用十分广泛的基础性学科

二、研究方向

1.金融统计与风险管理

2.复杂数据分析

3.应用数理统计

三、培养目标

本专业致力于培养德、智、体全面发展,具有扎实数理统计专业技能的中、高层次应用型专门人才。毕业生应达到的要求是:1、具有坚定正确的政治方向,掌握马克思主义的基本原理,具有正确的世界观、人生观和价值观,遵纪守法,具有高度的事业心和社会责任感,具有优良的道德品质和学术修养,具有创新精神和实践能力。2、掌握一门外语,能熟练地阅读英文文献,并具备初步进行国际学术交流的能力3、系统地掌握数理统计学的基本理论与方法,了解数理统计理论发展的前沿动态,具有扎实的数理统计学理论基础、合理的知识结构和宽广的知识面,具有独立从事理论和实务研究的能力,能胜任数据分析与处理等实际工作。

四、学习年限及培养过程

本学科学习年限为三年。

1.总体要求:本学科学生应掌握数理统计学专业的基础理论和系统的专业知识,熟练掌握相关的统计软件,掌握一定的数据分析技能和学科交叉知识;具有统计思维和统计创新精神,具备独立从事统计应用或理论研究的初步能力,能正确应用定量统计方法工具解决相关学科领域的理论问题,以及具有较强的解决实际问题的能力能熟练地用英语阅读本专业的英文资料并具备一定的听说写能力。

2.研究方法要求:熟练掌握概率统计分析工具,能独立地在本方向进行科学研究,并做出自己的创新研究成果善于将理论应用到实际。毕业后能独立圆满地胜任相关方向的科研、教学等实际工作。学生毕业论文要求符合学术论文规范。

3.科研能力要求:数理统计学专业研究生申请进行学位论文答辩之前,要完成一项科研成果,否则不得进入论文答辩环节。科研成果包括,发表论文、调研报告、参加专著或教材写作以及参加课题研究等项目。其中,论文要求以“兰州财经大学统计学院”为署名单位,本人为第一作者或者导师(或导师组成员)为第一作者本人为第二作者在有统计源期刊上公开发表有较高价值的相关学术论文。非学术论文成果(调研报告、参加专著或教材写作以及参加课题研究)需要学院分学位委员会进行认定。如未达到相应要求,则应在科研成果达到要求后延期申请参加下一年的硕士学位论文答辩。

五、学分要求

在规定的学习年限内,本学科硕士研究生至少应修满36学分,其中:科研实践2学分,调研实习实践1学分,课堂教学33学分。

六、阶段性学术成果要求

学术型硕士研究生须在正规学术性刊物上公开发表学术论文1篇以上。

七、学位论文要求及过程管控

硕士学位论文必须是一篇系统、完整的学术论文。要求对所研究的课题有新见解或新成果,在学术上具有一定的价值,对统计学的理论或解决当前社会经济建设中的实际问题具有一定的意义和贡献。表明作者掌握了坚实的数理统计基础理论和系统的专门知识,具有从事科学研究的工作潜力及独立担负专门技术工作的能力。

学位论文过程管理:

1.开题

数理统计学硕士研究生选定论文题目后,应向指导教师提交开题报告,并在第二学期由学院组织开题答辩。开题报告应说明选定本课题的目的、理论意义和现实意义,国内外研究现状及发展趋势,基本构思、初步见解和科研条件。

2.预答辩

预答辩由答辩组予以评审,分别做出“通过、通过但应修改、不予通过”等结论。预答辩组成员不得少于五人。参加预答辩的答辩委员采取投票方式认定是否通过,同意通过和通过但应修改的人数达到五分之三,视为通过;不足五分之三的,视为不予通过。

3. 学术不端行为检测

在硕士学位论文匿名评阅前,将已通过预答辩的硕士学位论文电子版利用学位论文学术不端行为检测系统对学位论文进行学术不端行为检测。

4. 匿名评阅

凡申请数理统计学硕士学位的申请人,均须参加由学院组织的学位论文匿名评阅。

5. 论文答辩

通过学位论文匿名评阅的研究生,可向学院提出学位论文答辩申请。答辩委员会由不少于5人组成,其中正高职称成员不少于2人。答辩人陈述学位论文的相关内容,答辩委员提问,答辩人回答问题,答辩委员会对论文水平及答辩情况进行评议并撰写评语,答辩委员不记名投票表决是否授予答辩人硕士学位。

八、知识体系及课程设置

详见《数理统计学硕士研究生课程设置计划》(附专业阅读书目)

九、其他需要说明事项

1. 研究生在读期间应至少听满6场次学术,实行讲座登记和考核制度,每次讲座应有不少于300字的小结。

2.实践环节是研究生培养中的重要环节,高质、高效的实践是研究生教育质量的有力保障,硕士研究生在学期间必须参加一定的社会实践(含创新创业实践)或教学实践,实践内容和形式可多样化,可以是课程实验、企业行业实践、课题研究等等,并撰写不少于2000字的实践报告。

十、毕业及学位授予

研究生学习期满,修满规定的学分,成绩合格,并完成科研、实践、毕业论文等规定的培养环节要求,颁发兰州财经大学硕士研究生毕业证书;通过学位论文答辩,达到学校学位授予标准,经校学位评定委员会审议通过后,授予理学硕士学位。



数理统计学硕士研究生课程设置计划


学院(研究院):统计学院                     学科、专业:统计学科、数理统计学

研究方向: 1. 金融统计与风险管理   2. 复杂数据分析   3. 应用数理统计      

课程性质

课程类别

课程名称

学时

学分合计

开课学期及学期学分

开课单位

备注



必修

公共基础课

中国特色社会主义理论与实践

32

2

2





马克思主义学院

5学分

英语

48

3

3





外语学院

学科基础课

高等概率论

48

3

3





统计学院

9学分

高等数理统计

48

3


3




统计学院

随机过程

48

3


3




统计学院

专业课

专业英语数理统计学

32

2


2




统计学院

6学分

非参数统计

32

2



2



统计学院

广义线性模型

32

2

2





统计学院

必修环节

学风建设和论文写作指导(学术型)

16

1



1



统计学院

2学分

创新创业管理与实践

16

1



1



创新创业学院

选修

公共选修课

管理学前沿与方法

32

2



2



工商管理学院

至多

选修

3门

经济社会数据分析及软件应用

32

2



2



统计学院

艺术鉴赏与实践

32

2


2




艺术学院

中外人文社科经典原著选读

32

2

2





商务传媒学院

第二外国语(俄、法、日、德)

32

2

2





外语学院

现代统计分析技术及应用

32

2


2




统计学院

中国特色社会主义财经理论专题

16

1


1




马克思主义学院

4选1必选

马克思主义与社会科学方法论

16

1


1




马克思主义学院

习近平新时代中国特色社会主义思想

16

1


1




马克思主义学院

习近平经济思想研究

16

1


1




马克思主义学院

学科与专业选修课

金融随机分析

32

2


2




统计学院


数据挖掘与机器学习

32

2



2



统计学院

时间序列分析

32

2




2


统计学院

统计计算

32

2



2



统计学院

多元统计分析

32

2



2



统计学院

最优化理论与方法

32

2


2




统计学院

学科前沿专题讲座

16

1


1




统计学院

贝叶斯统计

32

2



2



统计学院

抽样技术

32

2



2



统计学院

试验设计

32

2



2



统计学院

金融统计与风险管理

32

2



2



统计学院

统计预测与决策

32

2


2




统计学院

因果推断与政策评估

16

1




1


统计学院

空间统计

32

2



2



统计学院


选修环节

调研实习实践

16

1





1



专业阅读书目

备注:研究生在确定选修课时,要征求指导教师的意见,尽可能保持与研究生个人培养计划的一致性。

中文期刊:《统计研究》、《数理统计与管理》、《数量经济技术经济研究》、《统计与信息论坛》、《应用概率统计》、《保险研究》、《管理科学学报》、《中国管理科学》、《系统工程理论与实践》、《系统工程学报》、《运筹学学报》、《运筹与管理》。

英文期刊:Annals of StatisticsBritish Journal of Mathematical &Statistical PsychologyInternational Journal of ForecastingQuantitative FinanceStochastic Processes and Their Applications, Annals of Probability, Insurance: Mathematics and Economics, Journal of Financial and Quantitative Analysis, Statistics and Computing. Journal of EconometricsJournal of the Royal Statistical Society Series B Journal of American Statistical AssociationBiometrika Journal of FinanceStatistica Sinica Journal of Business and Economic StatisticsScandinavian Actuarial JournalStatistics and Probability LettersCommunications in Statistics-Theory and Methods, Communications in Statistics-Simulation and ComputationJournal of Applied StatisticsComputational Statistics and Data AnalysisComputational Statistics.

中文书籍

李航编著,统计学习方法,清华大学出版社,20195

薛薇等编著,Python 数据分析与挖掘实验,机械工业出版社,20214

傅德印编著,多元统计分析,高等教育出版社,20131

茆诗松等编著,高等数理统计,高等教育出版社,20065

刘浩洋、户将编著,最优化:建模、算法与理论,高等教育出版社,202012

严士健, 王隽骧, 刘秀芳. 概率论基础. 科学出版社, 1997.

高惠璇. 统计计算. 北京大学出版社, 1995.

杰弗里·M·伍德里奇. 计量经济学导论:现代观点(第五版) . 中国人民大学出版社, 2015.

周志华. 机器学习. 清华大学出版社, 2016

蔡瑞胸. 金融时间序列分析(3 ). 人民邮电出版社, 2012.

施里夫著,陈启宏,陈迪华(翻译).金融随机分析.上海财经大学出版社,2015.6 .

英文书籍

Lehmann, E. L. Testing Statistical Hypotheses. Springer, 2nd edition, 1996.

Shao, J. Mathematical Statistics, Springer, 2nd edition, 1999.

Chow, Y.S. and Teicher, H. Probability Theory. Springer-Verlag, 2nd edition,1989.

Gentle, J. E. Elements of Computational Statistics (影印版). 科学出版社, 2016.

Trevor, H., Robert, T., Jerome, F. The Elements of Statistical Learning. Springer, 2016.

Gareth, J., Daniela, W, Trevor, H, Robert, T. An Introduction to Statistical Learning with Applications in R (Second Edition). Springer, 2013.





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