伦敦政治经济学院 LSE统计硕士 MSc Statistics+ 查看更多
伦敦政治经济学院 LSE
统计硕士 MSc Statistics
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统计学理学硕士提供适用于社会科学、经济学和金融学的统计学强化学习。
该专业的目的是培养对理论和应用统计的兴趣,并使您成为专业统计学家。该学位为喜欢统计学的学生提供了建立兴趣的机会,并通过分析和批判性解释数据、建立真实情况的统计模型以及使用尖端编程工具和软件包来学习如何在现实世界中应用他们的知识。
必修课程将全面介绍概率和统计方法和原理的基本方面。它为更高级的统计建模、计算方法和高级概率论的选修课程奠定了基础。选修模块还包括来自方法论、数学、经济学和社会政策系的专业课程。
- 统计路线具有广泛的应用领域,如经济学、研究方法和社会科学
- 为计算统计、机器学习和数据科学量身定制的方向
- 统计在计量经济学和金融学中的应用之路
项目时长:1年制(全日制)
地理位置:英国 伦敦
- 2:1学位
相关学科的高级二等荣誉 (2:1) 学位或同等学历,包括统计学和数学
- GRE/GMAT
非必要
- 成绩单
- 2封学术推荐信
- 简历
- PS
Your personal statement should state why you want to do the programme applied for and why you have chosen LSE. Brief details of your academic background and aspirations are also useful. If your background is outside of mathematics or statistics then you should provide further explanation of how your experience is relevant to the programme applied for; as well as further details of your current studies.
Your personal statement should be concise and should not exceed 500 words.
- 语言成绩
雅思:7.0+,单项不低于6.5
托福:100+,R23 L22 W24 S22
托福:100+,R23 L22 W24 S22
>> 必修课程
统计推断:原理、方法和计算
该课程全面涵盖概率和统计方法和原理的基本方面,以及线性回归分析。统计软件包 R 的真实数据插图构成了课程的一个组成部分,提供了模拟和数据分析的实践经验。
>> 选修模块
ST405 多元方法 (0.5)
ST409 随机过程 (0.5)
ST411 广义线性建模和生存分析 (0.5)
ST416 多级建模 (0.5)
ST418 非线性动力学和实时序列分析 (0.5)
ST422 时间序列 (0.5)
ST433 金融和保险计算方法 (0.5)
ST442 纵向数据分析 (0.5)
ST443 机器学习和数据挖掘 (0.5)
ST444 计算数据科学 (0.5)
ST445 管理和可视化数据(0.5)
ST446 大数据分布式计算 (0.5)
ST449 人工智能(0.5)
ST451 贝叶斯机器学习 (0.5)
ST454 应用时空分析(0.5)
ST455 强化学习 (0.5)
ST456 深度学习 (0.5)
ST457 图形数据分析和表示学习 (0.5)
MY459 定量文本分析(0.5)
MY461 社交网络分析(0.5)
ST405 多元方法 (0.5)
ST409 随机过程 (0.5)
ST411 广义线性建模和生存分析 (0.5)
ST416 多级建模 (0.5)
ST418 非线性动力学和实时序列分析 (0.5)
ST422 时间序列 (0.5)
ST426 应用随机过程 (0.5)
ST433 金融和保险计算方法 (0.5)
ST442 纵向数据分析 (0.5)
ST443 机器学习和数据挖掘 (0.5)
ST444 计算数据科学 (0.5)
ST445 管理和可视化数据(0.5)
ST446 大数据分布式计算 (0.5)
ST449 人工智能(0.5)
ST451 贝叶斯机器学习 (0.5)
ST454 应用时空分析(0.5)
ST455 强化学习 (0.5)
ST456 深度学习 (0.5)
ST457 图形数据分析和表示学习 (0.5)
DV476 人口分析:方法和模型 (0.5)
MA407 算法与计算 (0.5)
MA427 数学优化 (0.5)
MY456 调查方法 (0.5)
MY457 观察和实验研究的因果推理(0.5)
MY459 定量文本分析(0.5)
MY461 社交网络分析(0.5)
ST409 随机过程 (0.5)
ST411 广义线性建模和生存分析 (0.5)
ST416 多级建模 (0.5)
ST418 非线性动力学和实时序列分析 (0.5)
ST422 时间序列 (0.5)
ST433 金融和保险计算方法 (0.5)
ST442 纵向数据分析 (0.5)
ST443 机器学习和数据挖掘 (0.5)
ST444 计算数据科学 (0.5)
ST445 管理和可视化数据(0.5)
ST446 大数据分布式计算 (0.5)
ST449 人工智能(0.5)
ST451 贝叶斯机器学习 (0.5)
ST454 应用时空分析(0.5)
ST455 强化学习 (0.5)
ST456 深度学习 (0.5)
ST457 图形数据分析和表示学习 (0.5)
MY459 定量文本分析(0.5)
MY461 社交网络分析(0.5)
ST405 多元方法 (0.5)
ST409 随机过程 (0.5)
ST411 广义线性建模和生存分析 (0.5)
ST416 多级建模 (0.5)
ST418 非线性动力学和实时序列分析 (0.5)
ST422 时间序列 (0.5)
ST426 应用随机过程 (0.5)
ST433 金融和保险计算方法 (0.5)
ST442 纵向数据分析 (0.5)
ST443 机器学习和数据挖掘 (0.5)
ST444 计算数据科学 (0.5)
ST445 管理和可视化数据(0.5)
ST446 大数据分布式计算 (0.5)
ST449 人工智能(0.5)
ST451 贝叶斯机器学习 (0.5)
ST454 应用时空分析(0.5)
ST455 强化学习 (0.5)
ST456 深度学习 (0.5)
ST457 图形数据分析和表示学习 (0.5)
DV476 人口分析:方法和模型 (0.5)
MA407 算法与计算 (0.5)
MA427 数学优化 (0.5)
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MY457 观察和实验研究的因果推理(0.5)
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