中国人民大学统计学院概率论与数理统计专业介绍

    概率论与数理统计专业是硕士学位授予点。
　　
　　一、专业概况
　　
　　中国人民大学统计学院“概率论与数理统计”硕士点建于1998年。本专业的学术带头人主要有袁卫教授、吴喜之教授、张波教授、何晓群教授、谭昱教授和田茂再副教授。每年招收硕士研究生约12人，学习年限一般为3年。 
　　
　　概率论与数理统计专业属于数学学科领域，是上个世纪迅速发展的学科，研究各种随机现象的本质与内在规律性以及自然科学、社会科学等各个学科中各种类型数据的科学的综合处理及统计推断方法。特别是近半个世纪以来，本学科在理论、方法、应用上都有较大的发展，抽样调查、试验设计、回归分析与诊断、多元分析、统计决策、非参数估计、统计计算、随机过程理论、随机分析、随机模拟、探索性数据分析等统计方法相继产生并在实践中普遍使用。随着人类社会各种体系的日益庞大、复杂、精密，计算机的广泛使用，概率统计的重要性将越来越大。 
　　
　　二、主要研究方向 
　　
　　本专业主要有2个研究方向： 数理统计、随机过程及其应用。 
　　
　　三、研究内容
　　 
　　数理统计方向的主要研究内容：抽样调查、多元分析、序贯分析、回归诊断、贝叶斯统计、模型选择、机器学习、统计计算、非参数统计等。
　　随机过程及其应用方向的主要研究内容：时间序列分析、随机微分（差分）方程、应用随机过程、金融随机分析。
　　
　　四、专业培养目标
　　培养热爱祖国、遵纪守法、学风严谨、品行端正的专业人才，具有较强的事业心、创新能力和献身科学的精神，积极为社会各项建设事业服务。具有较坚实宽广的数学理论基础，并且在概率统计的某个方向上掌握较系统的专门理论知识、技术与方法，能够运用所掌握的基础理论与专门知识解决科学研究或实际工作中的问题，掌握一门外国语。
　　具体来说，毕业生择业方向：在企事业单位和政府管理部门从事调查设计、统计分析与预测、管理、信息处理、计算机软件、产品设计与改进；也可在高校、科研部门从事教学、科研、统计分析、决策和计算机管理等工作；或在统计学和其它学科（如经济类学科）进一步深造。
　　
　　五、师资力量 
　　
　　本专业有雄厚的师资力量，丰富的办学经验，广博的图书资料、设备先进的计算机房和计算机辅助电话调查实验室。本专业教师在承担学院本科生和研究生教学任务的同时，还承担了许多科研任务。据统计，本专业教师在国内外主要核心刊物上发表学术论文200余篇，其中SCI收录有30多篇。本专业教师主持承担国家自然科学基金、国家社科基金项目、教育部科技重点项目、博士点基金项目、企事业单位委托的项目多项。研究内容涉及经济、金融、生物、医学和物理等领域, 取得了大量的、很有学术价值和应用价值的科研成果。 
　　
　　六、对外学术交流
　　
　　近年来，本专业对外学术交流活动频繁，多次派出教师赴美国、欧洲、日本、港澳台地区进行讲学、考察、合作研究，每年都举办一些在国内外具有一定影响的国际会议和系列讲座，比如“统计学国际论坛”国际研讨会，“统计国际顶级专家系列讲座”，“现代统计方法系列讲座”，与台湾辅仁大学联合举办的“Data mining （数据挖掘）暨数量化管理研讨会”、“海峡两岸学生学术研讨学”等，均取得了较好的反响。外籍学者来访更加频繁，被邀请来到我院进行短期讲学、学术合作或参加我院举办的国际会议的外籍学者达数百人次。
　　
　　七、开设的主要专业课程
　　
　　学科课程体系包括三部分：学科基础课、专业课和选修课。
　　学科基础课是概率论与数理统计学科的基础课程，也是许多专业课和选修课的先修课程，以教师课堂讲授为主，多为大班授课。学生根据自己的专业选择至少2门。具体课程包括：
　　 测度论与概率论基础
　　 高等统计学
　　 随机过程
　　专业课主要包括概率论与数理统计学科的核心课程，以“课堂讲授”和“主题研讨”相结合的方式，多为中等规模课堂。考核方式可采用笔试或口试、闭卷或开卷、读书报告等多种方式。学生根据自己的专业选择至少14学分。主要课程包括：
　　 分位回归                                 
　　 计算机密集型计算 
　　 金融风险分析技术                         
　　 时间序列分析 
　　 多元统计分析                             
　　 统计模型
　　 抽样技术与方法
　　 统计推断
　　 随机分析
　　 非参数统计
　　选修课主要包括概率论与数理统计学科的热点问题讨论和前沿方法跟踪，授课方式灵活，多为“主题研讨”和“自学”相结合的方式，多为小规模课堂。由学生根据自己的兴趣和专业选择至少6学分。主要课程包括：
　　 统计诊断                                 
　　 金融经济学
　　 现代统计理论与方法选讲
　　 数据挖掘与统计机器学习讨论班
　　 高频金融数据分析
　　 随机分析选讲
　　
　　八、毕业生去向
　　
　　升学（攻读博士学位）；出国留学；金融和保险部门；投资、证券及社会保障机构；市场调研、咨询及信息产业部门；高等院校、国家统计部门；各类公司等。 
　　
　　九、导师介绍
　　
　　袁卫，教授，博士生导师，经济学博士，中国人民大学常务副校长，中国统计学会副会长，中国统计教育学会副会长，中国统计教育学会高校委员会会长，全国统计学术委员会副主任。
　　主要研究方向：应用数理统计、风险管理、精算学与保险学。
　　主持过国家自然科学基金、国家社会科学基金等科研项目近20项，获得省部级以上教学科研奖励13项，在国内外学术刊物上发表论文70余篇，出版著作、教材、译著20余部。曾于1995-1996在美国宾夕法尼亚大学华顿商学院（Wharton School of Business）做富布莱特访问学者。先后在美国伯克利大学、宾夕法尼亚大学、乔治亚州立大学、加拿大麦吉尔大学、日本文部省统计数理研究所、匈牙利经济大学、香港大学、台湾辅仁大学等校进行学术交流和演讲。 
　　吴喜之，教授，博士生导师，美国北卡罗来纳大学统计系博士，概率统计学会常务理事、国家教委概率统计教材组成员、国家统计教材编审委员会委员、数学进展编委、中国统计方法应用标准化技术委员会标准化中统计方法应用分委员会主任委员。
　　主要研究方向：主要从事序贯分析，回归诊断，偏最小二乘法，模型选择，贝叶斯统计，非参数统计，机器学习等方向的教学与研究。
　　主讲的课程包括：统计建模，统计推断，从数据到结论，非参数统计，统计计算等。
　　曾经在国际国内专业杂志上发表过五六十篇文章，出版十本专著和教科书。代表性著作有《非参数统计》，《现代贝叶斯统计》，多次主持国家自然科学基金项目。
　　
　　张波，教授，博士生导师，香港科技大学数学系理学博士。中国人民大学统计学院副院长，中国人民大学概率论与数理统计研究所所长。
　　主要研究方向：从事应用概率统计, 随机微分(差分)方程, 随机分析在金融与保险中的应用等方向的教学和研究工作。
　　主讲的课程包括：概率论、数理统计、高等数理统计、高等概率论、测度论、随机分析、随机过程、随机微分方程、金融经济学、数学分析、实变函数论、泛函分析等。
　　主要学术著作有《应用随机过程》，在国际、国内重要学术杂志上发表论文数十余篇，主持国家社科基金项目、教育部科技重点项目、人文社科项目和北京市等多项科研课题。 
　　
　　何晓群，教授，博士生导师，中国科学院应用数学研究所理学硕士。中国人民大学统计学院6 sigma质量管理研究中心主任，摩托罗拉和美国六西格玛国际学院认证讲师，中国现场统计研究会副秘书长，国家税务总局特邀监察员。
　　主要研究方向：数理统计在社会经济研究领域的应用、六西格玛管理等。
　　主讲的课程包括：回归分析与经济数据建模，现代统计分析方法与应用，多元统计分析，六西格玛管理等。
　　多次参加国际学术会议，主持和参与多项国家和省部级及企业横向课题研究，发表论文80余篇，主要著作有《回归分析与经济数据建模》，《现代统计分析方法与应用》，《多元统计分析》、《六西格玛管理》等。 
　　
　　谭昱，教授，博士生导师，香港科技大学数学系理学博士，美国佛蒙特大学博士后。
　　主要研究统计应用问题，特别面向金融经济。目前的研究集中在高频数据分析方面，如交易过程中的信息内容解读、市场微观结构等，包括了发展基于高强度计算的统计思想及方法。
　　主讲的课程包括：MCMC方法，统计计算，数据挖掘，高频金融数据分析与市场微观结构，计量经济学，C++与数据库编程等。
　　在国际专业杂志上发表过十余篇SCI收录的研究论文，曾获军队科技进步一等奖，主持国家教委的课题“基于高强度计算的统计思想的研究及其在金融计算上的运用”。
　　
　　田茂再，副教授，硕士生导师，南开大学博士，中国科学院、加拿大ALBERTA 大学、CALGARY大学、香港中文大学以及香港浸会大学博士后。担任中国人民大学应用统计学研究中心副主任，中国人民大学概率论与数理统计研究所副所长。
　　主要研究方向: 复杂高维空间数据分析, 分层分位回归模型, 鞍点逼近方法及及其在生物医学统计中应用, 统计应用。
　　主讲的课程包括：高等统计学，计算机密集型计算，分位回归，统计诊断，现代统计理论与方法选讲等。
　　在国际专业杂志上发表数十篇学术论文，有发表在中国科学界顶级刊物《中国科学》A辑上的文章，也有发表在在国际上具有很高影响因子的刊物上的文章，如STATISTICS IN MEDICINE,  JOURNAL OF  APPLIED   STATISTICS，STATISTICS & PROBABILITY   LETTERS，等等。