一、学科、专业简介
统计系设有概率论与数理统计专业的硕士、博士授权点以及博士后流动站，是我省首批建设的省级重点学科。本系先后为国家培养硕士生50余人。所培养的学生分布在国内外各行各业，大部分学生都取得了突出的成绩，已成为所在单位的骨干力量。目前有硕士生36人。
本专业培养具有良好的数学素养，掌握数理统计的基本理论和方法，能熟练地运用计算机对来自经济、生物、医学、地质等学科的数据进行统计分析，毕业生能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、市场预测与决策和数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。
统计系师资力量雄厚，科研与教学成果丰硕。现有教师20余名，其中教授5人（博士生导师4人）、副教授10余人，绝大部分教师具有博士学位。已形成一支以中青年为主体、学术造诣高、实力较强的师资队伍。完成多项国家级、省级重点科研课题及国际合作项目，在科研与教学方面获省部级以上奖励18项。8040威尼斯统计系被誉为特色突出、优势明显，在国内外享有较高学术地位的统计学科。
二、培养目标
总体目标：
1
、掌握马克思主义、毛泽东思想的基本原则和邓小平理论。坚持党的基本路线，热爱祖国，遵纪守法，学风严谨，品德良好，适应社会主义市场经济发展的要求，积极为社会主义现代化建设服务；
2
、能掌握本门学科坚实的基础理论和系统的专门知识，熟练掌握一门外国语具有从事教学、科学研究或独立承担专业技术工作的能力；
3、
身心健康。
专业具体要求：
1、
在基础理论、专业知识、专业外语方面的具体要求是：
对该专业的理论基础课程如：测度论、矩阵论、概率论、数理统计的内容应有较扎实的基础，对数理统计的一些常用的专业领域如：线性模型、参数估计、多元分析要有充分的了解，专业外语能力应达到熟练阅读专业外文（英文）书籍。
2、
在科学研究能力或专门技术方面的具体要求是：
应具有独立完成科学研究的能力，能提出问题，并能找到解决问题的方法。此外，在计算机应用、数据的分析及处理方面也应具有较好的能力。
三、研究方向
（一）空间数据统计分析
空间数据统计分析是国际统计界的热门研究课题之一。本研究方向主要利用随机几何的方法对空间数据进行探测性的数据分析、统计建模及统计推断。要求该方向培养的学生系统掌握空间点过程的基本理论和方法，熟练掌握运用C语言及R软件，能独立提出问题及解决问题。
（二）统计模型诊断
该方向主要研究统计模型的诊断理论和方法，研究内容包括统计建模、残差分析、异常值和影响点的识别，并应用于实际问题中。该方向的研究要求学生能熟悉和掌握一些重要的统计模型的理论知识，并在研究中学会提出问题和解决问题的能力。
（三）统计质量控制
统计质量控制（Statistical Quality Control）是现代企业管理的一种重要手段。它在质量控制图的基础上，运用数理统计的方法使质量控制数量化、科学化。其目的在于找出生产过程中导致不合格品出现的特殊原因，对生产过程进行调查，从而有效预防不合格产品的产生，提高产品质量、降低生产成本。按质量特性值的不同，控制图可分为计量控制图（如 
图、 
图等）和计数控制图（如P图、U图等）。我们的工作主要是研究这两大类控制图的统计特性，并以此为依据，对控制图进行科学地分析与设计。
（四）生物信息统计
生物信息学是集数学、统计学、计算机技术和生物学于一体的一门新兴的交叉学科，其主要目标是分析研究蕴藏在基因组序列中的各种于生物学功能有关的结构体征和信息，对比概率论与数理统计的各种分析方法是非常有效的工具和手段。该方向培养的学生将系统掌握概率论与数理统计的基本理论和基本分析方法，能熟练运用计算机并熟练掌握至少一种编程语言，了解基因组的一些基本概念和问题，能够比较熟练地利用概率论与数理统计方法和计算技术分析基因组的信息结构，或是研究开发基因组信息分析的新算法和软件。
四、学制及学习年限
全日制硕士专业学位研究生实行弹性学制，学习年限一般为2.5-4年，最长不得超过5年。
在职攻读硕士专业学位研究生、高校教师在职攻读硕士学位研究生、中等职业技术学校教师在职攻读硕士学位研究生学习年限一般为3-4年，最长不得超过5年。
在此期间，大致安排一年半的时间学习硕士课程，进行教学实践等；至少安排一年的时间进行科学研究、撰写论文；最多安排三个月时间用于论文的复印、评阅、答辩。提前完成学习计划（修满规定的学分），各科成绩优秀，论文水平较高者，经批准，可以提前（最多不超过一年）进行答辩。
完成本培养方案规定的各项学习（修满至少32学分），成绩合格，通过论文答辩，符合学位要求，品行端正，可授予（或推荐申请）硕士学位。
五、课程设置及学分要求
学位公共课的设置，学位基础理论课和专业课的设置按照教育部下发的有关规定执行（见表一）。
表一 硕士学位研究生
|
类 别
|
课程
名称
|
课程门数
|
学分
|
学时
|
开课
学期
|
教学
方式
|
考核
方式
|
备 注
|
|
必修课程
|
学
位
公
共
课
|
马克思主义理论课
|
科学社会主义理论与实践
|
2
|
36
|
1
|
讲座
自学
|
考试论文
|
|
|
马克思主义
经典著作选读
|
4
|
72
|
2
|
讲座
自学
|
考试论文
|
文科
|
|
自然辩证法
概论
|
3
|
54
|
2
|
讲座
自学
|
考试论文
|
理科
|
|
外国语
|
基础外语
|
4
|
144
|
1
、2
|
讲授
|
考试
|
|
|
学位基础课
|
概率论基础
|
2
|
5
|
90
|
1
|
讲授
|
考试
|
|
|
高等数理统计学
|
5
|
90
|
1
|
讲授
|
考试
|
|
学位专业课
|
线性模型的理论及应用
|
2
|
3
|
54
|
2
|
讲授
|
考试
|
|
|
多元统计分析
|
3
|
54
|
2
|
讲授
|
考试
|
|
专业外 语
|
Mathematical Statistics
|
1
|
|
|
3
|
指导
|
|
|
|
选
修
课
程
|
公共选修课
|
文献检索
|
4
|
72
|
|
|
|
1、应开出一定数量的课程供学生选修
,每门课程不超过
3学分。
2、公共选修课为
1学分，
18学时。
|
|
专业选修课
|
时间序列分析
|
|
计量经济学
|
|
讨论班
|
|
补修课程
|
|
由导师定
|
|
|
|
|
|
导师可根据培养需要，安排研究生补修有关课程，不记学分。
|
|
教学实践
|
|
|
2
|
|
|
|
考查
|
|
|
学术活动
|
|
学术研讨与学术报告次数 ≥ 10次
|
1
|
|
|
|
考查
|
本人报告次数不少于1次
|
|
合计
|
|
|
|
|
|
|
|
|
六、培养方式
研究生的培养方式采用灵活多样，充分发挥导师的主导作用和研究生学习的主动性、自觉性，加强研究生自学能力、动手能力和写作能力的训练和培养，建立和完善有利于发挥学术群体作用的培养机制。
对于硕士生：
1
、入学后第一个学期内，经师生互选，确定导师，在导师的指导下，根据培养方案和硕士生本个的具体情况制定培养计划，由导师或指导小组负责落实执行培养计划。
2
、在保证完成培养计划的前提下，硕士生可根据需要并经导师同意选修若干门其它课程。
3
、参加各培养单位组织的中期考核，合格者方可继续完成学业。
七、学位论文
论文必须在导师的指导下独立完成，要求研究生应对所研究的课题有新的见解（包括新资料、新内容、新方法）要有学术价值或应用，表明具体从事科学研究工作的能力。
研究生至迟应在第四学期期末，向导师的所在教研室（研究室）提出论文开题报告。题目核定后，要立即制定论文分阶段的计划，并开始进行研究。论文必须在第三学年的第二学期初，将全文和摘要（摘要包括中文、外文两种）撰写完成，并送交导师审查，必要时，可在教研室（研究室）作论文报告，征求意见。论文要按有关规定及时组织评阅和答辩。
学位论文的学术水平要求：
对学术论文，属理论性研究，应在该研究领域中属新的研究成果，并具有一定的理论意义或应用价值，能在公开学术刊物上正式发表，一般应达到国家学术刊物上发表的水平；属应用基础研究的论文，其研究成果应具有较好的应用前景，在理论上也有一定的新成果，能在公开学术刊物上发表；属应用性研究成果，其理论上不要求有创新，但其应用成果需对应用部门有较大的社会经济价值，对实际问题能做出较好的解释。
八、教学实践和学术活动
⒈ 教学实践和学术活动包括：教学实践是培养硕士生的重要环节。通过参加教学工作，使研究生能对大学本科的教学实践有直接的初步了解和体会，锻炼表达能力。教学实践时间和教学实践结束后由负责教师写出考核评语，合格者记1学分。
⒉ 研究生在校期间参加学术活动不得少于10次，其中硕士研究生担任主讲人不得少于1次。达到要求者记1分。
九、考核方式
考核方式：研究生课程除实验、实习及非限制性选修课（不含第二外语）进行考察外，其它课程一律进行考试。考试科目按百分制或五级分制评定成绩，考察科目按合格、不合格评定成绩。60分以上或及格者可获得学分。
十、教材和参考书目
教材和参考书目：见表二至表七：
表二： 学位基础课程内容摘要
|
课程名称
|
多元统计
|
任课教师
|
|
|
应修学期数
|
1
|
周学时
|
4
|
学分
|
4
|
教学方式
|
讲授
|
考试时间方式
|
|
|
内容摘要（或基本要求）：
本课程主要介绍多元分析的理论和方法，包括回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析等，理论与应用兼顾。
|
|
教材和参考书：
1
、孙文爽：《多元统计分析》
2
、张饶庭：《多元统计分析引论》
3
、《线性统计推断及应用》C.R.Rao著，科学出版社，张燮等译,1987
|
表三： 学位基础课程内容摘要
|
课程名称
|
数理统计(Mathematical statistics)
|
任课教师
|
|
|
应修学期数
|
1
|
周学时
|
5
|
学分
|
4
|
教学方式
|
讲授
|
考试时间方式
|
|
|
内容摘要（或基本要求）：
本课程讲述数理统计的基本概念和主要统计思想，内容包括随机变量及其分布、统计模型的描述、估计方法（包括最小二乘估计及极大似然估计）、估计的最优性、置信区间、检验及其最优性质、线性模型理论及方差分析，离散数据分析、非参数估计、判决理论等内容。该课程强调统计概念的掌握及统计思想的理解。
|
|
教材和参考书：
教材：Mathematical statistics, Basic ideas and Selected
Topics, By P.J.Bickel, and K.A.Dodsum Holden. Bay.Inc.1977
参考书：1、《数理统计引论》科学出版社，1966
2
、Theoretical statistics By.D.R.COX and D.V.Hinkley.CHAPMAN and HALL
|
表四： 学位基础课程内容摘要
|
课程名称
|
线性模型理论及统计推断
|
任课教师
|
|
|
应修学期数
|
1
|
周学时
|
6
|
学分
|
4
|
教学方式
|
讲授
|
考试时间方式
|
|
|
内容摘要（或基本要求）：
本课程讲述线性模型的理论及相关的统计推断问题，对线性模型的理论需重点掌握。内容包括：最小二乘估计、单向及多向分类数据模型、线性估计的统一理论、方差分量模型估计等。此外，应了解其他一些估计方法，如有偏估计、最小方差无偏估计、Bayes估计等理论。应对大样本统计推断及有限样本的统计推断问题有较好的了解。此外，还应掌握多元分布，Wishart分布的理论及相应的统计假设的检验等问题。
|
|
教材和参考书：
教材：《线性统计推断及应用》C.R.Rao著，科学出版社，张燮等译,1987
参考书：1、《线性模型的理论及其应用》王松桂著，安徽教育出版社，1987
2
、《多元统计分析》孙文爽等著，高等教育出版社
|
表五： 必读书目一览表
|
书 目
|
出 版 社
|
作 者
|
语种
|
|
概率论基础及随机过程
|
科学出版社
|
王寿仁
|
汉
|
|
数理统计引论
|
科学出版社
|
陈希孺
|
汉
|
|
多元统计分析引论
|
科学出版社
|
张尧庭等
|
汉
|
|
近代回归分析
|
|
王松桂等
|
汉
|
|
概率论基础
|
科学出版社
|
严士健等
|
汉
|
|
线性统计推断及其应用
|
John Wiley
|
Rao.C.R.
|
英
|
|
多元统计分析
|
高等教育出版社
|
孙文爽等
|
汉
|
表六： 选读书目一览表
|
书 目
|
出 版 社
|
作 者
|
语种
|
|
抽样调查
|
中国统计出版社
|
Kish.L著
倪加勋等译
|
汉
|
|
线性模型中的M方法
|
上海科技出版社
|
陈希孺等
|
汉
|
|
Robust Statistics
|
Wiley & Sons
|
Huber
等
|
英
|
|
非参数统计
|
上海科技出版社
|
陈希孺等
|
汉
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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表七： 主要参考刊物一览表
|
刊 物 名 称
|
语 种
|
出 版 国
|
|
数学学报
|
汉
|
中国
|
|
应用数学学报
|
汉
|
中国
|
|
系统科学与数学
|
汉
|
中国
|
|
数学物理学报
|
汉
|
中国
|
|
应用概率统计
|
汉
|
中国
|
|
数理统计与应用概率
|
汉
|
中国
|
|
JASA
|
英
|
美国
|
|
Annals of statistics
|
英
|
美国
|
|
Biometrika
|
英
|
英国
|
|
JRSS
|
英
|
英国
|
|
Technometrics
|
英
|
美国
|
|
Biometrics
|
英
|
美国
|
|
Statistica Sinica
|
英
|
美国
|
|
Commu.on statist
|
英
|
美国
|
|
Journal of Multivariate Analysis
|
英
|
美国
|
|
Comput statist and Data Analysis
|
英
|
美国
|
|
Applied statistics
|
英
|
英国
|
另附必修课程教学大纲。（见附件一）
学位评定分委员会主任签字：
年 月 日
附件一：研究生课程教学大纲
概率论基础
课程硕士研究生
教学大纲
一、教学总学时：
72
二、
研究生课外自学学时：
72
三、周学时：
4
四、学分：
4
五、预修课程：
（1）概率论与数理统计
（2）实分析
六、教材（主要参考书、讲义）：
严士健等著，《概率论基础》，科学出版社，1997年。
七、课程教学目标：
本门课程的目的是使研究生系统掌握近代概率论与数理统计所必须的测度论内容、近代概率论的基本概念、工具及其性质的严格论述，能够应用测度论来严格处理概率论基础课程中许多没有讲清楚的问题，为以后从事教学与科学研究打下扎实的理论基础。
八、教学要求：
以讲授为主，部分内容自学，不少于15次作业。
九、课程特色:
该课程用测度论的观点论述概率论的基础概念，如概率、随机变量与分布函数，数学期望和中心极限定理等。本书特点是把测度论的基本内容与概率论的基本内容结合在一起讲述。
十、考核方式：
命题闭卷或开卷考试。
十一、课程主要内容与教学学时安排：
见表二。
十二、本门课程需阅读的参考文献或专著：
见表五至表七。
