苏州科技大学数理学院概率论与数理统计硕士简介

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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。