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統(tǒng)計(jì)學(xué)(社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué))理學(xué)碩士
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MSc Statistics (Social Statistics)
理科
數(shù)學(xué)
統(tǒng)計(jì)學(xué)系
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項(xiàng)目簡(jiǎn)介
專(zhuān)業(yè)方向
數(shù)學(xué)
入學(xué)時(shí)間
9月
項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng)
1年
項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
28900英鎊/年
培養(yǎng)目標(biāo)
<p> 在倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)(社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué))理學(xué)碩士項(xiàng)目學(xué)習(xí)期間,學(xué)生將深入了解社會(huì)科學(xué)研究的設(shè)計(jì)和分析,包括龐大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)集、統(tǒng)計(jì)學(xué)的最新發(fā)展、以及社會(huì)科學(xué)問(wèn)題調(diào)查中的先進(jìn)工具運(yùn)用。倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)(社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué))理學(xué)碩士項(xiàng)目包括兩門(mén)核心課程,學(xué)生將從中得到概率和統(tǒng)計(jì)理論和方法的基本培訓(xùn),學(xué)習(xí)廣義線性模型的理論和應(yīng)用,以及使用R和Stata進(jìn)行編程和數(shù)據(jù)分析。這些課程為更高級(jí)的統(tǒng)計(jì)建模、計(jì)算方法和統(tǒng)計(jì)計(jì)算的選修課程提供基礎(chǔ)。選修課程還包括方法學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、地理和社會(huì)政策系的專(zhuān)業(yè)課程。 </p>
申請(qǐng)要求
具有2:1榮譽(yù)學(xué)位或同等學(xué)歷,需要相關(guān)學(xué)科背景,包含大量統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)知識(shí)
語(yǔ)言要求
類(lèi)型
總分要求
小分要求
雅思和托福語(yǔ)言考試分為閱讀、聽(tīng)力、口語(yǔ)、寫(xiě)作4個(gè)部分,除總分以外,每個(gè)部分會(huì)有單獨(dú)的小分。部分專(zhuān)業(yè)除對(duì)雅思和托福有總分要求外,會(huì)有單獨(dú)的小分要求。其中L代表聽(tīng)力,R代表閱讀,W代表寫(xiě)作,S代表口語(yǔ)。
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
申請(qǐng)時(shí)間
2025Fall
2024-10-08
開(kāi)放時(shí)間
-
Round1
2025Fall Round1

開(kāi)始時(shí)間:2024-10-08

結(jié)束時(shí)間:-

課程設(shè)置
序號(hào)
課程介紹
Curriculum
1
統(tǒng)計(jì)推斷:原理、方法和計(jì)算
Statistical Inference: Principles, Methods and Computation
2
一般線性模型和生存分析
Generalised Linear Modelling and Survival Analysis
3
多元方法
Multivariate Methods
4
多級(jí)建模
Multilevel Modelling
5
縱向資料分析
Longitudinal Data Analysis
6
機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘
Machine Learning and Data Mining
7
統(tǒng)計(jì)計(jì)算
Statistical Computing
8
管理和可視化數(shù)據(jù)
Managing and Visualising Data
9
大數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算
Distributed Computing for Big Data
10
人工智能和深度學(xué)習(xí)
Artificial Intelligence and Deep Learning
11
定量分析的專(zhuān)題:定量文本分析
Special Topics in Quantitative Analysis: Quantitative Text Analysis
12
貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)
Bayesian Machine Learning
成功案例
倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院應(yīng)用數(shù)學(xué)理學(xué)碩士研究生offer一枚
倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院應(yīng)用數(shù)學(xué)理學(xué)碩士研究生offer一枚
學(xué)生姓名
T同學(xué)
畢業(yè)學(xué)校
西交利物浦大學(xué)
本科專(zhuān)業(yè)
數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)
基本背景
大四,GPA72,雅思7.5
倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)理學(xué)碩士研究生offer一枚
倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)理學(xué)碩士研究生offer一枚
學(xué)生姓名
C同學(xué)
畢業(yè)學(xué)校
北京理工大學(xué)
本科專(zhuān)業(yè)
統(tǒng)計(jì)學(xué)
基本背景
大四,GPA85.33,雅思7,GRE322
倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)(研究)理學(xué)碩士offer一枚
倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)(研究)理學(xué)碩士offer一枚
學(xué)生姓名
W同學(xué)
畢業(yè)學(xué)校
東南大學(xué)
本科專(zhuān)業(yè)
統(tǒng)計(jì)學(xué)
基本背景
大四,GPA87.76,托福89,GRE321
曼徹斯特大學(xué)社會(huì)研究方法與統(tǒng)計(jì)學(xué)理學(xué)碩士研究生offer一枚
曼徹斯特大學(xué)社會(huì)研究方法與統(tǒng)計(jì)學(xué)理學(xué)碩士研究生offer一枚
學(xué)生姓名
F同學(xué)
畢業(yè)學(xué)校
南京郵電大學(xué)
本科專(zhuān)業(yè)
經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)
基本背景
應(yīng)屆生,GPA87.90,雅思6.5
伯明翰大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)理學(xué)碩士研究生offer一枚
伯明翰大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)理學(xué)碩士研究生offer一枚
學(xué)生姓名
Z同學(xué)
畢業(yè)學(xué)校
河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)
本科專(zhuān)業(yè)
數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)
基本背景
已畢業(yè),GPA86.68
格拉斯哥大學(xué)數(shù)據(jù)分析理學(xué)碩士研究生offer一枚
格拉斯哥大學(xué)數(shù)據(jù)分析理學(xué)碩士研究生offer一枚
學(xué)生姓名
W同學(xué)
畢業(yè)學(xué)校
浙江工商大學(xué)
本科專(zhuān)業(yè)
應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)
基本背景
已畢業(yè),GPA3.52
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1
留學(xué)意向
2
基本意向
3
詳細(xì)背景
4
了解途徑
1.1 您期望申請(qǐng)學(xué)歷是
1.2 您期待的留學(xué)地區(qū)是多選
2.1 您的身份狀態(tài)是
2.2 您的目前學(xué)歷是
3.1 您的本科學(xué)校是
大陸本科
海外本科
3.2 您的學(xué)校名稱(chēng)是
沒(méi)有查詢到相關(guān)的學(xué)校
查詢中...
3.3 您的專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)是
沒(méi)有查詢到相關(guān)的專(zhuān)業(yè)
查詢中...
4. 您了解到我們的途徑是
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