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            項目簡介
            課程設置
            成功案例
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            統計學理學碩士
            MSc Statistics
            理科
            數學
            項目簡介
            課程設置
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            項目簡介
            專業方向
            數學
            專業排名
            11
            入學時間
            9月
            項目時長
            1年
            項目學費
            25440英鎊/年
            <p> 倫敦政治經濟學院統計學理學碩士項目旨在培養學生對理論和應用統計學的興趣,使學生成長為專業統計人員。學生將學會分析數據,建立真實情況的統計模型,及各種統計軟件的使用。在必修課中,學生將全面學習概率論和統計學的方法及原理。這些課程為更高級的統計建模、計算方法、統計計算和前沿概率論選修課程打下基礎。 </p>
            申請要求
            相關專業學科背景,包括大量的統計學和數學內容。
            語言要求
            類型
            總分要求
            小分要求
            雅思和托福語言考試分為閱讀、聽力、口語、寫作4個部分,除總分以外,每個部分會有單獨的小分。部分專業除對雅思和托福有總分要求外,會有單獨的小分要求。其中L代表聽力,R代表閱讀,W代表寫作,S代表口語。
            雅思
            7
            L:6.5 | R:6.5 | W:6.5 | S:6.5
            托福
            100
            L:22 | R:23 | W:24 | S:22
            PTE
            69
            L:62 | R:62 | W:62 | S:62
            申請時間
            2023Fall
            2022-10-10
            開放時間
            -
            Round1
            2023Fall Round1

            開始時間:2022-10-10

            結束時間:-

            課程設置
            序號
            課程介紹
            Curriculum
            1
            統計推論:原理、方法與計算
            Statistical Inference: Principles, Methods and Computation
            2
            多元方法
            Multivariate Methods
            3
            多元建模
            Multilevel Modelling
            4
            非線性動力學與實時序列分析
            Non-Linear Dynamics and the Analysis of Real Time Series
            5
            時間序列
            Time Series
            6
            縱向資料分析
            Longitudinal Data Analysis
            7
            機器學習和數據挖掘
            Machine Learning and Data Mining
            8
            統計計算
            Statistical Computing
            9
            管理和可視化數據
            Managing and Visualising Data
            10
            大數據的分布式計算
            Distributed Computing for Big Data
            11
            人工智能和深度學習
            Artificial Intelligence and Deep Learning
            12
            貝葉斯機器學習
            Bayesian Machine Learning
            13
            定量分析的專題:定量文本分析
            Special Topics in Quantitative Analysis: Quantitative Text Analysis
            14
            社會網絡分析
            Social Network Analysis
            15
            一般線性模型和生存分析
            Generalised Linear Modelling and Survival Analysis
            16
            非線性動力學與實時序列分析
            Non-Linear Dynamics and the Analysis of Real Time Series
            17
            管理和可視化數據
            Managing and Visualising Data
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