领取谢菲尔德大学硕士留学申请手册
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谢菲尔德大学统计学理学硕士项目旨在让学生学习如何解决实际统计问题,发展个人技能,包括演讲和时间管理。本课程将教学生各种统计技术背后的理论,以及如何将它们应用于专业统计学家每天面临的场景。学生将学习重要统计技术和概念的详细工作知识,包括线性和广义线性建模、贝叶斯统计、时间序列和机器学习。学生将学习如何从数据中分析和得出有意义的结论,并使用统计计算软件R开发编程技能。本课程还包括如何收集数据和设计实验的模块,以及统计学在临床试验中的作用。大约三分之一的课程用于撰写论文。这可能侧重于调查数据集,或更具理论性或方法性的主题。其目的是为学生提供简历上的技能,例如规划和研究项目、数据采集、问题说明、分析和报告发现。</p>
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该专业针对内地院校有专属的GPA分数要求,谢菲尔德大学会根据“软科排名”设置院校名单,对内地院校划分等级,以此来设置不同的申请要求。
具有2:1本科荣誉学位,包含大量的数学和统计学成分,特别是申请者应该学习过以下主题并在评估中成绩优秀(例如,得分至少达到60%)<br>
- 统计学数学方法:线性代数的思想和技术,包括多重积分、微分、矩阵代数、二次型理论<br>
- 概率和概率分布:概率与条件概率的规律,随机变量和随机向量的概念及其分布,计算方法;大数定律和中心极限现象<br>
- 基础统计学:假设检验;点估计和置信区间;似然函数法;线性建模;使用统计软件,例如R<br>
在学生开始硕士课程之前还应该通读入门材料(详见官网)
类型 |
总分 |
|
雅思 |
6.5 |
L:6 | R:6 | W:6 | S:6 |
托福 |
88 |
L:19 | R:20 | W:19 | S:22 |
PTE |
61 |
L:56 | R:56 | W:56 | S:56 |
2024Fall
2023-09-15
2024-09-02
Round 1