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统计学专业硕士研究生培养方案（071400）
一、 培养目标
为适应教育面向现代化、面向世界、面向未来的目标，培养社会主义建设事业需要的高层次专门人才，要求统计专业的硕士研究生： 1. 应具有较扎实的统计学理论基础；
2. 应系统地掌握本专业基本理论、基本研究方法和技巧； 3. 应具有较强的学术沟通能力和良好的团队协作精神； 4. 应具备创新意识和独立科研能力；
5. 应该熟练掌握一门外语，具有阅读外文资料和用外文写作论文的能力； 6. 应具有熟练地使用计算机进行科学计算以及借助互联网查阅专业资料的能力； 7. 身心健康，德才兼备。
二、 培养方式与学习年限
1．培养方式
采用导师指导为主，导师与指导小组集体培养相结合的模式，通过课堂授课、专题讨论班、专家讲学、课题研究、参加学术报告（会议）等培养方式，使学生成为有学习积极性、主动性和创造性的高层次专门人才。 2．学习年限
本专业的硕士研究生学制为三年。
三、 研究方向：试验设计，非参数估计，金融统计，风险管理。 四、 课程设置与学分 课程 编号 11_000002 公 09_000003 共 学位课 11_000004 课学 09_010306 科 09_010312 课程 类别 课程名称 自然辩证法概论 英语 中国特色社会主义理论与实践研究 高等概率论 高等数理统计 总学时 18 216 学开课学期及周学时 分 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ 备注 1 1 5 6 6 36 2 2 72 72 3 3 4 4 至少修6 基 11_013101 础 课 11_013103 09_010304 专 业 13_010601 主 干 09_010302 课 13_010602 11_013105 13_010603 09_010303 09_010305 13_010604 13_010605 11_013109 非 学 位 课 11_013104 09_010311 09_010314 09_010315 13_010606 13_010607 09_010317 09_010307 09_010308 09_010309 教学 实践 应用时间序列分析 多元统计分析 正交表的构造 随机过程统计 随机分析与随机微分方程 非参数统计 应用随机过程 半参数回归模型 金融数学引论 试验设计 统计计算 线性回归分析 金融统计研究 统计软件应用 数理金融方法 矩阵理论Ⅰ 矩阵理论Ⅱ 计量经济学 抽样技术 概率论极限理论 全局随机搜索理论Ⅰ 全局随机搜索理论Ⅱ 信息与编码理论 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 54 54 72 72 72 54 72 72 72 72 3 3 3 3 3 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 3 3 4 4 4 * 学分 至少修6学分 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 2 3 3 3 3 2 至 少 选 修 12 学 分 09_019001 五、 学习要求与考核方式
1. 课程学习要求
课程学分要求见第四条。考核分为考试与考查。必修课进行考试，选修课进行考试或考查。考试成绩按百分制计分，考查成绩采用五级记分制。
2. 实践环节要求
实践内容包括教学实践（为本科生授课、辅导、批改作业、指导大学生毕业论文等）与科研实践（参予具体的科研项目、科研咨询、课题调研，参加学术报告或学术会议等）。相关的要求见本培养方案有关条目。
3. 科研成果数量要求
本专业的硕士研究生在学习期间至少发表（含录用）1篇专业学术论文（除导师外，申请者须排名第一）。特殊情况下，经导师同意并经学院学术委员会认定达到毕业水平者，可以不要求有学术论文在毕业前被发表或录用。
六、 中期考核
课程学习阶段完成后，学生最迟在入学后的第四学期末之前，参加学院组织的中期考核。中期考核办法参照“硕士学位研究生中期考核规定”进行。中期考核合格方可继续攻读学位。
七、 学位论文要求
1. 论文选题
研究生在撰写论文之前，必须经过认真的调查研究，查阅大量文献资料，了解研究发展的历史、现状和发展趋势，在此基础上确定自己的论文题目；论文的选题要在前人工作的基础上有所创新，有学术价值或理论和实践意义，论文对所研究的课题要有新的见解。鼓励研究生选择与导师当前所承担课题密切相关的题目。
2. 论文开题
在中期考核前进行学位论文的开题报告论证会。研究生必须撰写完整的学位论文开题报告，包括课题的研究意义、研究方法、研究思路、内容框架、撰写计划、核心观点和创新环节，以及相应的文献资料。
3. 论文撰写
研究生在论文撰写过程中，应该定期向导师汇报课题研究进展。必须保证论文写作时间不少于1年，以确保学位论文的质量。
4. 论文评阅与答辩
本专业实行学位论文预审制度。应在正式答辩前两个月，由本专业的导师指导小组（至少3人组成）对学位论文进行预审。在预审合格或通过修改后合格，方可申请答辩。
在举行答辩之前，还必须通过至少两名同专业的高级职称专家的评阅，对部分论文进行“双盲”评定。评阅合格后方可进行论文答辩。
主要课程介绍
课程编号: 09_010306 课程名称: 高等概率论 总 课 时: 72 学 分: 3 开课单位: 数学与信息科学学院 开课学期: Ⅰ 教学目的：
通过本课程的学习，使学生了解现代概率论和高等数理统计的基本概念，基本定理，掌握概率论中常用的一些基本原理（测度论，鞅论，测度与积分，参数估计，假设检验，回归分析），熟练运用概率统计的思想来处理相关的数学问题。 教学要求：
正确理解测度论中的基本概念：测度与测度扩张，欧氏空间中的L-S测度，可测函数，乘积测度，测度收敛，测度积分。掌握和熟练运用测度论中的基本定理：单调类定理，可测函数的收敛性，测度积分的基本性质，控制收敛定理，测度收敛定理，L空间及其对偶空间，Riesz表现定理。熟悉和了解随机变量的极限理论。正确理解鞅的基本概念和基本定理（鞅的收敛定理，鞅的表示定理，鞅的分解定理，上穿不等式等）。正确理解数理统计的基本概念，熟练掌握和运用数理统计的基本原理（统计推断，假设检验，回归分析，时间序列分析）。 教材及主要参考书目：
1、汪嘉冈，《现代概率论基础》 陈希儒《数理统计引论》；
2、Olav Kallenberg 《现代概率论基础》，严加安，《测度与积分讲义》，严士健《概率论基础》。
课程编号: 09_010312 课程名称: 高等数理统计 总 课 时: 72 学 分: 3 开课单位: 数学与信息科学学院 开课学期:Ⅰ 教学目的：
通过本课程的学习，使学生了解现代高等数理统计的基本概念，基本定理，掌握数
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