苏州科技大学概率论与数理统计考研

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概率论与数理统计学术学位硕士研究生培养方案

一级学科名称（代码）：        数学（0701）             

二级学科名称（代码）：   概率论与数理统计（070103）  

 

一、学科简介

概率论与数理统计学科现有应用统计和概率论及其应用两个研究方向。主要研究内容包括统计数据处理、概率极限理论、随机分析及随机控制等概率统计基础理论研究及其在金融、保险、城市环境、农业与工程及生物信息等领域中的应用。本学科重点研究概率理论在金融保险风险度量等相关方面的应用，强调统计分析与统计模型在大数据处理等方面的统计方法及其应用，注重与金融数学、矩阵与张量理论和系统模糊控制等方法的结合。借助于数据分析与统计软件（如Matlab、SPSS、R、SAS），在保险风险模型的破产估计、金融衍生产品定价、最优投资组合、数据挖掘、图像与信息等大规模稀疏非负数据因子分析与处理及模式识别等方面实现方法创新与发展。

目前本学科有教授3人，副教授5人，具有博士学位6人，其中归国博士后1人，在学科梯队方面形成了学科交叉性强、应用特色明显的研究群体。该学科在金融、保险、土木、环境、电子与机械工程等领域有广泛应用,有良好的就业前景。学科依照集人才培养、科学研究和社会服务于一体的研究生教育理念，培养高级应用性专业人才。该学科还注重与国内外同专业人士的交流，学习成绩优秀的研究生有机会参加国外知名大学的交流与暑期课程的免费学习项目。目前，该方向已与香港浸会大学数学与统计系相关导师对接正开展硕博连读博士生联合培养项目。本方向导师近五年来在国内外核心期刊发表论文60多篇，其中SCI收录40多篇；主编教材2部；承担了国家自然科学基金项目4项，江苏省自然科学基金项目3项及其它项目10项，有多项课题和论文获奖。

 

二、培养目标

本学科培养德、智、体全面发展为社会主义现代化建设服务的高层次专门人才。具体要求如下：

具有良好的道德品质和修养，具有较强的事业心和责任感。坚持学术道德，遵守学术规范。

具有本专业坚实的基础理论和系统的专业知识，了解本学科的学术进展与研究动向，具有独立从事科学研究、教学工作或担任专门技术工作的能力。

掌握一门外语，并能熟练地运用该门外语阅读本专业的外文资料。

具有健康的体魄和良好的心理素质。

 

三、研究方向

01 应用统计

本方向主要研究多重线性统计与矩阵和张量模型、统计分析与数据挖掘、时间序列分析、多元统计方法、非参数统计、统计计算与软件等统计理论方法,并结合应用统计方法与矩阵模型来研究数据统计分析和数据挖掘及其在模式识别、计算机视觉、生物信息、无线传感网、社会经济、工业工程、保险精算、生物、医学、心理学等领域中的应用。

02 概率论及其应用

本方向主要研究概率极限理论、随机过程、随机分析、随机控制等概率理论方法，以及它们在金融、保险、证券、生物等领域中的应用，重点研究极端事件下的保险风险模型的破产理论、金融风险度量及金融衍生产品的定价理论、最优投资组合理论等。 

 

四、学习年限

本学科学制为3年。学习成绩优秀、科研成果突出、提前完成培养计划的研究生，可申请提前答辩；如遇特殊情况，由研究生本人提出申请，经导师同意、学院分管领导审核、研究生部批准，可适当延长学习年限1-3年。 

 

五、培养方式

按照分类培养、创新模式的原则，实行导师负责制。同时，积极探索和实施学科团队合作培养、校—校、校—区联合培养等模式。 

 

六、学分要求

硕士研究生的课程学习采用学分制。本学科研究生在学位论文答辩之前必须修完不少于35学分，且总学分原则上不超过37学分，同时满足公共课、学科基础课、专业基础课、选修课和必修环节的学分要求。 

 

七、课程设置与要求

（一）课程设置

 

课程设置表

类别 课程编号 课程名称 学时 学分 开课学期 考核方式 备注

1 2 3

学位课 公

共

课 10332004 基础英语（一） 64 2 √ 考试 7学分

10332005 基础英语（二） 64 2 √ 考试

10332010 中国特色社会主义理论与实践研究 32 2 √ 考试

10332015 自然辨证法概论 16 1 √ 考试

学科基础课 07010149 拓扑学基础 32 2 √ 考试 8学分

07010172 泛函分析基础 48 3 √ 考试

07010173 抽象代数基础 48 3 √ 考试

专业基础课 07010301 高等概率论 32 2 √ 考试 9学分

07010302 高等数理统计 32 2 √ 考试

07010303 随机过程 32 2 √ 考试

07010319 矩阵分析 32 2 √ 考试

08030018 科技论文写作 16 1 √ 考试

非学位课 选

修

课 公选课：详见

校研究生公共选修课目录 32 2 √ 考试 至少

2学分

07010305 线性统计模型 32 2 √ 考试 至少

7学分

07010306 统计计算与软件 32 2 √ 考试

07010320 矩阵与张量模型 32 2 √ 考试

07010321 金融市场分析 32 2 √ 考试

07010329 数据挖掘与矩阵分解 32 2 √ 考试

07010312 应用时间序列分析 32 2 √ 考试

07010313 非参数统计 32 2 √ 考试

07010315 多元统计方法 32 2 √ 考试

07010330 数据挖掘与张量计算 32 2 √ 考试

07010309 概率极限理论基础 32 2 √ 考试

07010324 保险风险中的破产理论 32 2 √ 考试

07010325 金融保险中的极端事件模型 32 2 √ 考试

07010326 金融工程原理 32 2 √ 考试

07010327 信用风险估值 32 2 √ 考试

07010328 约化方法分析与研究 32 2 √ 考试

07010170 数据处理概论 16 1 √ 考试

07010171 科研报告技巧 16 1 √ 考试

07010331 灰色统计模型 32 2 √ 考试

07010332 随机控制 32 2 √ 考试

必修环节 10332012 学术活动 1 考查 2学分

10332013 实践活动 1 考查

（二）课程要求

必修环节包括学术活动、实践活动，共2学分。

学术活动：研究生应积极参加学术研讨和学术报告会，拓宽学术视野，了解学科前沿的发展。学术报告计1学分。

实践活动：研究生应承担一个学期的助教工作及安排的其它实践活动。实践活动计1学分。

（三）教学安排

第一、二、三学期主要是基础课及专业课等的学习，第四学期经中期考核（具体按照《苏州科技大学中期考核办法（试行）》执行）合格后，开展学位论文相关工作。第四、五、六学期主要用于完成学位论文，必修环节（学术活动、实践活动）原则上贯穿于整个学习过程。

 

八、学术成果要求

（一）研究生在提出学位申请时，其相关学术论文成果须达到如下要求之一：

1. 以第一作者在核心期刊上发表（含录用）学术论文至少1篇； 

2. 以第二作者在核心期刊上发表（含录用）学术论文1篇（第一作者为导师），同时在省级以上学术刊物上以第一作者发表（含录用）学术论文至少1篇。

发表的学术论文均须以苏州科技大学为第一署名单位。核心期刊是指CSCD核心期刊目录、CSSCI核心期刊目录、北大中文核心期刊要目总览、学科评估指标体系补充期刊；被SCI、SCIE、SSCI、EI、A&HCI期刊收录的论文视同在核心期刊上发表，《苏州科技大学学报》视同核心期刊；学术论文级别的认定以论文录用当年的适用目录为准；在增刊、专刊、会议论文集发表论文不能作为申请学位的成果材料。

（二） 申请学位时，支撑材料要求如下：

1. 研究生以学术论文形式提出学位申请时，须提交相关学术论文成果的期刊原件（审核后返还）和复印件（包括封面、目录、论文全文、封底），或录用通知单原件和论文稿；对于持“录用通知单”的学术论文，应在该学术论文发表后，补充成果支撑材料，由学院及时汇总归档；

2. 学术成果存在弄虚作假，或仅以“录用通知单”作为申请学位条件但两年内论文仍未发表的，经校学位评定委员会批准，撤销其已授学位。

（三）申请提前毕业的基本要求

申请提前毕业的的硕士研究生,需以第一作者发表SCI论文（当年中科院分区一区）两篇及以上，硕士学位论文完成，经导师同意，可向数理学院学位评定分委员会申请提前毕业，数理学院学位评定分委员会将根据学校相关规定进行初步审核，并报送研究生部审批。

 

九、学位论文要求

学位论文是研究生培养工作的重要环节，包括论文的选题、开题报告、撰写、中期检查、预答辩、评阅、答辩等具体环节。

概率论与数理统计学科硕士学位论文要求对所研究课题有新的见解，且能表明作者在本学科领域掌握了较扎实的基础理论知识和较系统的专业知识，具有从事科学研究工作或独立担负专门技术工作的能力。

 硕士学位论文应是本人在导师指导下独立完成。学位论文应是有创新点、有理论价值或应用价值的研究成果，能反映作者对本学科方向的理论知识掌握的全面性；学位论文要有一定的工作量，在论文题目确定后，用于论文工作的时间不少于一年。

论文要求表达准确、条理清晰、层次分明、文字通顺、格式与图标规范、数据准确可靠、论证周详严谨、结论正确可信，书写必须符合《苏州科技大学硕士学位论文基本格式及相关要求》。论文答辩按照《中华人民共和国学位条例暂行实施办法》和《苏州科技大学硕士学位授予工作细则》进行。

学位论文是研究生培养质量的重要标志，其中创新成果和研究过程的规范性是衡量学位论文质量的两个标志。概率论与数理统计学科硕士学位论文主要用来考察研究生是否受到本领域系统的研究训练，是否具备概率论与数理统计领域的基本研究能力和实践能力。具体有以下方面： 

学习与研究计划：考察该生能否及时确定其研究课题以及研究计划的可行性；

开题报告：考察研究生的文献收集与查阅、整理、综述和研究设计能力，以及对相关研究水平的了解程度；

论文答辩：主要考察论文选题与综述、研究设计与成果、论文写作的逻辑性、规范性、创新性、完整性和工作量的饱和性等；

发表成果：结合已发表成果的质量与数量，考察研究生研究成果的价值与被认可度，用以佐证该生课题研究的质量。

专业名称：概率论与数理统计     专业代码：070103     门类/类别：理学     学科/类别：数学

天津职业技术师范大学为例

概率论与数理统计是研究随机现象内在规律性的学科，其目的在于探索随机现象的数量规律，并且有效的收集、分析和使用随机性数据；近几年在统计质量控制、试验设计、多元统计应用及高维数据统计推断等特色研究方向取得了较好的成果，在自然科学、工程技术、生物医药、经济金融、社会科学、人文和管理科学等方面有着广泛的应用；培养具有扎实的专业基础及科研能力，熟练运用统计软件，能够独立进行理论研究并解决实际应用问题的高层次专门人才。

本专业主要研究：应用数理统计、试验设计、质量管理与控制。

北京师范大学 首都师范大学 北京大学 中国人民大学 北京交通大学 北京科技大学 中国石油大学(北京) 中央民族大学 中国矿业大学(北京) 中国科学院大学 南开大学 天津职业技术师范大学 天津大学 河北师范大学 燕山大学 山西大学 内蒙古工业大学 辽宁大学 东北大学 辽宁师范大学 吉林师范大学 东北师范大学 吉林大学 北华大学 哈尔滨师范大学 哈尔滨工业大学 复旦大学 同济大学 上海理工大学 华东师范大学 上海师范大学 苏州科技大学 扬州大学 苏州大学 东南大学 南京航空航天大学 南京理工大学 中国矿业大学 南京财经大学 江苏师范大学 南京大学 江苏大学 南京师范大学 浙江大学 安徽大学 中国科学技术大学 安庆师范大学 福建师范大学 厦门大学 景德镇陶瓷大学 江西师范大学 曲阜师范大学 山东大学 山东科技大学 信阳师范学院 华北水利水电大学 郑州大学 河南师范大学 武汉大学 华中科技大学 武汉科技大学 湖北大学 华中师范大学 湖北师范大学 中南大学 湘潭大学 湖南师范大学 长沙理工大学 广东工业大学 中山大学 暨南大学 华南理工大学 华南师范大学 广州大学 广西师范大学 桂林电子科技大学 广西大学 重庆理工大学 重庆大学 西南大学 四川大学 西南交通大学 贵州民族大学 云南师范大学 云南大学 西安交通大学 西北工业大学 兰州大学 兰州交通大学 西北师范大学 青海民族大学 北方民族大学 新疆大学 伊犁师范学院

概率论与数理统计研究生考试科目:

研究生入学考试科目

①101思想政治理论

②201英语一

③702数学分析

④802高等代数

 

概率论与数理统计考研参考书:

数学三概率论与数理统计

一、随机事件和概率

考试内容

随机事件与样本空间 事件的关系与运算 完备事件组 概率的概念 概率的基本性质 古典型概率 几何型概率 条件概率 概率的基本公式 事件的独立性 独立重复试验

考试要求

1.了解样本空间(基本事件空间)的概念，理解随机事件的概念，掌握事件的关系及运算.

2.理解概率、条件概率的概念，掌握概率的基本性质，会计算古典型概率和几何型概率，掌握概率的加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式以及贝叶斯(Bayes)公式等.

3.理解事件的独立性的概念，掌握用事件独立性进行概率计算;理解独立重复试验的概念，掌握计算有关事件概率的方法.

二、随机变量及其分布

考试内容

随机变量 随机变量分布函数的概念及其性质 离散型随机变量的概率分布 连续型随机变量的概率密度 常见随机变量的分布 随机变量函数的分布

考试要求

1.理解随机变量的概念，理解分布函数的概念及性质，会计算与随机变量相联系的事件的概率.

2.理解离散型随机变量及其概率分布的概念，掌握0-1分布、二项分布、几何分布、超几何分布、泊松(Poisson)分布及其应用.

3.掌握泊松定理的结论和应用条件，会用泊松分布近似表示二项分布.

4.理解连续型随机变量及其概率密度的概念，掌握均匀分布、正态分布、指数分布及其应用，其中参数为的指数分布的概率密度为

5.会求随机变量函数的分布.

三、多维随机变量的分布

考试内容

多维随机变量及其分布函数 二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布 二维连续型随机变量的概率密度、边缘概率密度和条件密度 随机变量的独立性和不相关性 常见二维随机变量的分布 两个及两个以上随机变量简单函数的分布

考试要求

1.理解多维随机变量的分布函数的概念和基本性质.

2.理解二维离散型随机变量的概率分布和二维连续型随机变量的概率密度，掌握二维随机变量的边缘分布和条件分布.

3.理解随机变量的独立性和不相关性的概念，掌握随机变量相互独立的条件，理解随机变量的不相关性与独立性的关系.

4.掌握二维均匀分布和二维正态分布，理解其中参数的概率意义.

5.会根据两个随机变量的联合分布求其函数的分布，会根据多个相互独立随机变量的联合分布求其简单函数的分布.

四、随机变量的数字特征

考试内容

随机变量的数学期望(均值)、方差、标准差及其性质 随机变量函数的数学期望 切比雪夫(Chebyshev)不等式 矩、协方差、相关系数及其性质

考试要求

1.理解随机变量数字特征(数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数)的概念，会运用数字特征的基本性质，并掌握常用分布的数字特征.

2.会求随机变量函数的数学期望.

3.了解切比雪夫不等式.

五、大数定律和中心极限定理

考试内容

切比雪夫大数定律 伯努利(Bernoulli)大数定律 辛钦(Khinchine)大数定律 棣莫弗—拉普拉斯(De Moivre-Laplace)定理 列维—林德伯格(Levy-Lindberg)定理

考试要求

1.了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律(独立同分布随机变量序列的大数定律).

2.了解棣莫弗—拉普拉斯中心极限定理(二项分布以正态分布为极限分布)、列维—林德伯格中心极限定理(独立同分布随机变量序列的中心极限定理)，并会用相关定理近似计算有关随机事件的概率.

六、数理统计的基本概念

考试内容

总体 个体 简单随机样本 统计量 经验分布函数 样本均值 样本方差和样本矩 分布 分布 分布 分位数 正态总体的常用抽样分布

考试要求

1.了解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念，其中样本方差定义为

2.了解产生变量、变量和变量的典型模式;了解标准正态分布、分布、分布和分布的上侧分位数，会查相应的数值表.

3.掌握正态总体的样本均值、样本方差、样本矩的抽样分布.

4.了解经验分布函数的概念和性质.

七、参数估计

考试内容

点估计的概念 估计量和估计值 矩估计法 最大似然估计法

考试要求

1.了解参数的点估计、估计量与估计值的概念.

2.掌握矩估计法(一阶矩、二阶矩)和最大似然估计法。

 

概率论与数理统计专业研究生就业:

保险精算 最叼的职业 真正的精算师全中国不超过10个

不过要看你有没有这个机会 这个职业并不是看学术水平 而是看经验

概率论与数理统计专业是个抽象的概念 顶多给你一个基石 毕业后还是要从基层做起 去会计公司 或者银行之类的地方慢慢来 有的工程设计公司也需要这类人才比如工程可靠度分析之类的