统计学专业名校分享

统计学专业名校分享
斯坦佛大学（Stanford University）
斯坦福大学位于美国加州北部，旧金山市东南方，是一所有着悠久历史和卓越学术声誉的私立研究大学。该校的统计系（Department of Statistics）规模中等，大概有二十几个教授，其中有不少知名学者，都是各自学科领域内的顶尖人物。其研究生教育实力强劲，被美国新闻（US News）评为全美第一。
统计系下设统计硕士项目，统计博士项目，和一个与数学系、经济系以及管理科学与工程系合作的金融数学的硕士项目。这里着重介绍一下它的统计硕士项目。这个项目是非常受欢迎的一个项目，因为该硕士项目所需时间比较短，而毕业生又很容易在工业界找到工作或在好的学校继续读博士学位，总的来说性价比还是很不错的，所以申请这个项目的人很多。
斯坦福的硕士项目要求学生必须修完45个学分才可以毕业，可以在统计系修，也可以去别的系选课。其中8门统计课程必须从必修课列表中选择，其余的课可以从选修课的列表中选择，这些课基本上都是外系设置的课程。除此之外，学生还需选修一定的数学和编程课才可以毕业。在这里选课不能随便选，每门课都需要系里面的认证。不过，据说斯坦福大学很喜欢给学生高分，以至于每个学生在毕业的时候都有一堆荣誉，当然这在找工作的时候还是很有利的。
这个项目一般会安排两个硕士导师（Master Advisors）来指导每一个学生选课。虽然这个项目不需要论文，但是还有几门比如研究（Research），咨询讲习班（Consulting Workshop），工业研究（Industrial Research），生物统计讲习班（Workshop in Biostatistics）以及独立学习课（Independent Study）这些单独的课程，学生可以在硕士导师的同意下选择其中的6个学分。除了上课之外，系里的学术报告（seminar）也是这个项目的一部分，给学生提供与统计领域内著名教授和工业界知名人士认识交流的机会，强烈推荐每个学生参加。
斯坦福的硕士项目要求学生必须修完45个学分才可以毕业，可以在统计系修，也可以去别的系选课。其中8门统计课程必须从必修课列表中选择，其余的课可以从选修课的列表中选择，这些课基本上都是外系设置的课程。除此之外，学生还需选修一定的数学和编程课才可以毕业。在这里选课不能随便选，每门课都需要系里面的认证。不过，据说斯坦福大学很喜欢给学生高分，以至于每个学生在毕业的时候都有一堆荣誉，当然这在找工作的时候还是很有利的。
这个项目一般会安排两个硕士导师（Master Advisors）来指导每一个学生选课。虽然这个项目不需要论文，但是还有几门比如研究（Research），咨询讲习班（Consulting Workshop），工业研究（Industrial Research），生物统计讲习班（Workshop in Biostatistics）以及独立学习课（Independent Study）这些单独的课程，学生可以在硕士导师的同意下选择其中的6个学分。除了上课之外，系里的学术报告（seminar）也是这个项目的一部分，给学生提供与统计领域内著名教授和工业界知名人士认识交流的机会，强烈推荐每个学生参加。
统计系的硕士项目是学季制（Quarter system）的。一般来说，完成这个硕士项目大概需要4到5个学季（quarter）的时间，每个学生可以根据自身的情况来调整选课多少以及完成进度。最快的学生9个月就修完了所需学分，这样就要求每个quarter都要修5门课左右，选课量比较大，会比较累，但好处是早毕业早工作。还有的学生选择12个月毕业，每个quarter修3到4门课。更多的学生是用15到18个月完成学业，这样每个学期选的课程可以稍微少一点。特别是最后一个quarter，学生一般都只选一两门课，这样可以有更多的时间来找工作。如果3年内都没能读完所有课程的话，这个项目就自动终止了，学生则会拿不到学位。硕士项目完成之后不能直接读博士，还需要重新申请。
相对来说，斯坦福的硕士项目所需花费还是比较高的。根据斯坦福大学统计系的官方网站上面给出的信息，这个项目平均所需的学费和生活费大概是6万美元。该校公布的2009-2010年硕士学生费用预算表给出的数字如下：
 学费：一学期 $12,460, 一年 $37,380；
 生活费：一学期 $7,721，一年 $23,163。
关于录取：所有的申请者，除非以前已经有博士学位，否则都需要提供GRE成绩。如果申请博士学位的话，GRE Sub的数学成绩也是必须提供的。但如果是申请硕士学位，则不是必要的，不过强烈推荐去考一个数学Sub。成绩好的话，对录取还是很有帮助的。斯坦福对申请者的英语要求很高，TOEFL iBT成绩要求在100分以上，一般来说被录取的申请者的iBt成绩平均分在105分左右。GRE分数虽然没做要求，但是录取学生的平均GRE成绩，语文（Verbal）在83%以上，数学（Quantitative）在91%以上，逻辑写作（Analytical writing）在52%以上。该系每年收到的硕士申请人的大概100到200份，发放的硕士录取大概有25%左右，录取率比PhD项目要高一倍。尽管如此，该系录取学生的综合条件还是很高的。根据该系官方网站上给出的2009年秋季入学的硕士（Master）学生的统计数据显示，录取学生本科的平均绩点（GPA）是3.79/4.0，男女比例大概是2:1，喜欢招收以前专业是数学、经济学、工程类、运筹学和统计学的学生。可以看出，成绩优秀，且数学背景好的申请者还是很有优势的。该系还是比较喜欢中国学生的，每年给会给中国学生发放10个左右的硕士录取。
斯坦福统计系全美第一，尤其在机器学习（Machine Learning），生物信息（Bioinformatics）和理论统计方面，拥有众多的知名教授。
著名的数学家Persi Diaconis教授是一个富有传奇色彩的教授。他曾是一位职业魔术师，自14岁起便跟随一位叫Dai Vernon的魔术师行走江湖。18岁混迹赌场时，为了尝试研究防止他和其他魔术师被骗的方法，他买了一本著名数学家William Feller写的 An Introduction to Probability Theory and Its Applications（《概率论及其应用概论》），可是却发现因为不懂微积分而看不明白这本书。为了读懂这本书，他在24岁时重回学校，在纽约城市学院（City College of New York）读数学，期间向一本美国科普杂志Scientific American投稿，介绍他的两个纸牌戏法，引起了一位专栏作家Martin Gottfried的注意，并为他写了一封推荐信。当时，哈佛大学的统计学家Fred Mosteller正在研究魔术，因此決定收Diaconis为他的研究生，从此Diaconis便走上了研究数学概率的道路，完成了从魔术师到统计学家的传奇转变。他主要研究随机性问题，比如掷币和洗牌，而其中最有名的研究就是在1992年证明了完美的洗牌至少要洗7次。他目前是统计和数学系的Mary V. Sunseri 教授。
Jerome H. Friedman教授在斯坦福大学任教20余年了，是统计和数据挖掘领域内世界闻名的教授。他最主要的研究兴趣是机器学习（Machine Learning），研究了数据挖掘领域内众多课题，并发表数篇文章，比如最近邻分类（Nearest Neighbor Classification）, 逻辑回归（Logistic Regressions）以及高维数据分析（High Dimensional Data Analysis）。
David Donoho教授是一位著名的数学家，人文和科学系的Anne T. and Robert M. Bass教授，在理论和计算统计以及信号处理等方面做出了杰出的贡献。他的研究既有理论统计的内容，比如统计推断中的数学（Mathematics of Statistical Inference）等，也包括应用统计的内容，诸如数据可视化（Data Visualization）, 科学信号处理（Scientific Signal Processing），图像处理（Image Processing）以及逆问题（Inverse Problems）等。他培养出了20多个PhD学生，每个学生都有很好的出路，其中还有Emmanuel J. Candes教授，他目前也在该系任教。
Emmanuel J. Candes教授是Professor Donoho的得意弟子，主要从事非线性近似理论（Nonlinear Approximation Theory）方面的研究。在斯坦福读PhD时，主要从事小波推广方面的研究，特别是曲波（curvelets）和脊波（ridgelets）的研究。这项工作对于图像处理（Image Processing）和多尺度分析（Multiscale Analysis）有着重要的影响，也为他获得了2001年逼近领域（Approximation Theory）内的最高奖项 Popov Prize。他目前的工作侧重于压缩感知理论（Compressive Sensing），数学信号处理（Mathematical Signal Processing），计算谐波分析（Computational Harmonic Analysis），多尺度分析（Multiscale Analysis）, 科学计算（Scientific Computing），统计估计和检测（Statistical Estimation and Detection）以及 高维统计学（High-dimensional Statistics）等方向。
Bradley Efron教授是另一个传奇式人物，在自助法（Bootstrap）方面有着无与伦比的贡献。他提出的自助重取样法（Bootstrap Resampling Technique）对后来的统计学和统计应用有着深远的影响。他在理论和应用统计领域都有建树，包括经验贝叶斯分析（Empirical Bayes Analysis），微分几何在统计推断上的应用（Applications of Differential Geometry to Statistical Inference）, 生存数据分析（Analysis of Survival Data）, 以及微阵列基因表达数据推断（Inference for Microarray Gene Expression Data）。他现在是美国科学院院士，并于2007年被授予代表着美国最高科学荣誉的美国国家科学奖章。
除了以上列出的教授，还有Trevor J. Hastie，Robert Tibshirani，Iain M. Johnstone等在机器学习（Machine Learning）方面的著名教授，这里就不一一赘述了。总得来说，斯坦福统计系人才济济，硕士项目性价比不错，优秀的申请者不妨一试。