伯克利本科統計專業

⑴ 芝加哥大學和加州大學伯克利分校統計專業哪個更好

如果你是去讀本科，芝大因為是私立大學，總體教學質量比伯克利好。如果是去讀版研究生，權伯克利統計全美排名第二還是第一，比芝大更有實力。
一般美國公立大學需要招很多本州學生，經費相對少，所以本科比不上私立大學，但研究生院則不盡然，伯克利是全美最強的研究生院之一，大量常青藤本科生到那邊讀研的。所以還是看樓主自己的情況。當然如果讀經濟的話，芝大最強。

⑵ 為什麼要申請加州大學伯克利分校統計學專業

……為什麼？？不知道你為什麼這么問，是因為你周圍很多人申請么？
本人今年被加州大學伯專克利分校的統計屬學專業錄取，發現UC berkeley的統計學專業真心很好進，說實話我數學成績不好，當初報UC berkeley也只是報著試試看的心態，沒想到真的被錄取，之前有聽說這個專業的錄取率很高，現在看來還真是
UC berkeley的統計學專業還是很厲害的，全美排名第二，在哈佛之上，這么好的專業自然也難上，本科畢業生的平均GPA不到3.0，挺苦逼的

⑶ 哪所美國大學統計學專業有優勢

1、斯坦福大學Stanford University
斯坦福大學統計學系近幾年一直位居美國統計學專業排名的榜首。系內目前擁有全職教授29人,在讀研究生近140人。統計學系的主要研究領域包括概率論 (Probability)、生物統計(Biostatistics)、金融數學(Financial Mathematics)等,可授予統計學碩士 (M.S. in Statistics)、金融數學碩士(M.S. in Financial Mathematics)和統計學博士 (Ph.D. in Statistics)三類研究生學位。

2、加州大學伯克利分校University of California at Berkeley
加州大學伯克利分校統計學系目前擁有全職教授43人,在讀研究生近90人。其主要研究領域包括理論統計學 (Theoretical Statistics)、應用統計學(Applied Statistics)和概率論(Probability)三大研究領域,可授予統計學碩士(M.A. in Statistics)、統計學博士(Ph.D. in Statistics)、生物統計學碩士 (M.A. in Biostatistics)和生物統計學博士(Ph.D. in Biostatistics)四類研究生學位。

3、哈佛大學Harvard University
哈佛大學的統計學研究分為統計學系和隸屬於公共衛生學院(School of Public Health)的生物統計學系兩大單位,合計擁有全職教授近90人,在讀研究生近140人。其主要研究領域包括設計與臨床試驗分析 (Design and Analysis of Clinical Trials)、倖存者分析(Survival Analysis)、順序分析法 (Sequential Methods)、統計遺傳學(Statistical Genetics)、因果關系推斷 (Causal Inference)、測量誤差(Measurement Error)、貝葉斯分析法(Bayesian Methods)、集約計算方法(Computationally-intensive Methods)等。

4、西雅圖華盛頓大學University of Washington at Seattle
西雅圖華盛頓大學統計學系目前擁有全職教授47人,在讀研究生50餘人。其設有社會科學統計 (Statistics in the Social Sciences)、計算金融(Computational Finance)及統計遺傳學 (Statistical Genetics)三大研究方向。

5、約翰霍普金斯大學Johns Hopkins University
約翰斯•霍普金斯大學統計學系是前十名學校中唯一一個隸屬於工程學院的統計學系,其全名為「應用數學與統計學系」 (Department of Applied Mathematics & Statistics)。系內目前擁有全職教授18人,在讀研究生60餘人。其研究領域主要包括離散數學(Discrete Mathematics)、優化與運營研究 (Optimization and Operations Research)、數值與矩陣分析 (Numerical and Matrix Analysis)、概率論(Probability)、統計學(Statistics)、偏微分方程與動態系統(Partial Differential Equations and Dynamical Systems)等。

6、芝加哥大學University of Chicago
芝加哥大學統計學系創建於1949年,系內目前擁有全職教授42人,在讀研究生近110人。其主要研究領域包括計算與應用數學 (Computational and Applied Mathematics)、生物統計學(Biostatistics)、統計遺傳學 (Statistical Genetics)等,可授予統計學和生物統計學領域內的碩士與博士學位。

7、卡內基-梅隆大學Carnegie Mellon University
卡內基-梅隆大學統計學系創建於1966年,目前擁有全職教授35人,在讀研究生近60人。由於該系是從數學系中獨立出來的,加之卡內基-梅隆大學本身 具有雄厚的計算機科研實力,因此該校的統計學系擁有強大的計算分析能力,設有計算統計學(Computational Statistics)、貝葉斯統計學(Bayesian Statistics)和交叉學科統計研究(Cross- disciplinary Statistical Research)三大研究方向。

8、杜克大學Duke University
杜克大學統計學系目前擁有全職教授38人,在讀研究生近50人。其主要研究領域包括生物醫學統計(Biomedical Statistics),計算機、自然與工程學(Computing, Natural and Engineering Sciences),環境與生態科學 (Environmental and Ecological Sciences),社會與經濟科學 (Social and Economic Sciences)四大方面。

9、北卡羅來納大學教堂山分校University of North Carolina at Chapel Hill
北卡羅來納大學教堂山分校統計學系目前擁有全職教授22人,在讀研究生近70人。其主要研究領域包括統計推斷(Inference)、決策分析(Decision-making)和數據分析(Data Analysis),可授予統計學和運營學領域的碩士、博士學位。

10、北卡羅來納州立大學North Carolina State University
北卡羅來納州立大學統計學系創建於1941年,系內目前擁有全職教授近50人,在讀研究生近170人。其主要研究領域包括貝葉斯推斷 (Bayesian Inference)、生物資料分析與統計遺傳學 (Bioinformatics and Statistical Genetics)、生物學與農業應用 (Biological and Agricultural Applications)、生物數學(Biomathematics)、生物統計學 (Biostatistics)、數據挖掘(Data Mining)、環境與空間統計 (Environmental and Spatial Statistics)、實用數據(Functional Data)、數理統計 (Mathematical Statistics)、測量誤差(Measurement Error)、模型選擇(Model Selection)、 非參數/半參數統計(Nonparametric/Semi-parametric Statistics)、抽樣調查(Sampling)、統計學教育 (Statistics Ecation)和時間序列(Time Series)。

⑷ 想申請伯克利的統計學，求指導

你想申請碩士嗎？你才大二，完全來得及啊暈~ 績點是3.5/4.0的標準是吧？ 沒有問題的，GRE TOEFL現在慢慢看學習，不過本科的成績是最重要的，本科的績點一定不能落下~ 你才大二啊親，完全來的及啊~ 你是想申請碩士對吧？

⑸ berkeley統計專業怎麼樣

什麼是分布式計算？

所謂分布式計算是一門計算機科學，它研究如何把一個需要非常巨大的計算能力才能解決的問題分成許多小的部分，把這些部分分配給許多計算機進行處理，最後把這些計算結果綜合起來得到最終的結果。 最近的分布式計算項目已經被用於使用世界各地成千上萬位志願者的計算機的閑置計算能力，通過網際網路，您可以分析來自外太空的電訊號，尋找隱蔽的黑洞，並探索可能存在的外星智慧生命；您可以尋找超過1000萬位數字的梅森質數；您也可以尋找並發現對抗艾滋病病毒的更為有效的葯物。這些項目都很龐大，需要驚人的計算量，僅僅由單個的電腦或是個人在一個能讓人接受的時間內計算完成是決不可能的。

分布式計算是利用互聯網上的計算機的 中央處理器 的閑置處理能力來解決大型計算問題的一種計算科學。下面，我們看看它是怎麼工作的：

首先, 要發現一個需要非常巨大的計算能力才能解決的問題。這類問題一般是跨學科的、極富挑戰性的、人類急待解決的科研課題。其中較為著名的是:

1.解決較為復雜的數學問題，例如：GIMPS（尋找最大的梅森素數）。
2.研究尋找最為安全的密碼系統，例如：RC-72（密碼破解）。
3.生物病理研究，例如：Folding@home（研究蛋白質折疊，誤解，聚合及由此引起的相關疾病）。
4.各種各樣疾病的葯物研究，例如：United Devices（尋找對抗癌症的有效的葯物）。
5.信號處理，例如：SETI@Home（在家尋找地外文明）。

從這些實際的例子可以看出，這些項目都很龐大，需要驚人的計算量，僅僅由單個的電腦或是個人在一個能讓人接受的時間內計算完成是決不可能的。在以前，這些問題都應該由超級計算機來解決。但是, 超級計算機的造價和維護非常的昂貴，這不是一個普通的科研組織所能承受的。隨著科學的發展，一種廉價的、高效的、維護方便的計算方法應運而生——分布式計算！

隨著計算機的普及，個人電腦開始進入千家萬戶。與之伴隨產生的是電腦的利用問題。越來越多的電腦處於閑置狀態，即使在開機狀態下中央處理器的潛力也遠遠不能被完全利用。我們可以想像，一台家用的計算機將大多數的時間花費在「等待」上面。即便是使用者實際使用他們的計算機時,處理器依然是寂靜的消費，依然是不計其數的等待（等待輸入，但實際上並沒有做什麼）。互聯網的出現, 使得連接調用所有這些擁有限制計算資源的計算機系統成為了現實。

那麼，一些本身非常復雜的但是卻很適合於劃分為大量的更小的計算片斷的問題被提出來，由某個研究機構通過大量艱辛的工作開發出計算用服務端和客戶端。服務端負責將計算問題分成許多小的計算部分，把這些部分分配給許多聯網參與計算的計算機進行並行處理，最後將這些計算結果綜合起來得到最終的結果。

當然，這看起來也似乎很原始、很困難，但是隨著參與者和參與計算的計算機的數量的不斷增加, 計算計劃變得非常迅速，被實踐證明是的確可行的。目前一些較大的分布式計算項目的處理能力已經可以達到甚而超過目前世界上速度最快的巨型計算機。

您也可以選擇參加某些項目以捐贈的 Cpu 內核處理時間,您將發現您所提供的 中央處理器 內核處理時間將出現在項目的貢獻統計中。您可以和其他的參與者競爭貢獻時間的排名，您也可以加入一個已經存在的計算團體或者自己組建一個計算小組。這種方法很利於調動參與者的熱情。

隨著民間的組隊逐漸增多, 許多大型組織(例如公司、學校和各種各樣的網站)也開始了組建自己的戰隊。同時，也形成了大量的以分布式計算技術和項目討論為主題的社區，這些社區多數是翻譯製作分布式計算項目的使用教程及發布相關技術性文章，並提供必要的技術支持。

那麼誰可能加入到這些項目中來呢? 當然是任何人都可以! 您已經加入了某個項目，曾經考慮加入計算小組, 您將在中國分布式計算總站及論壇里找到您的家。任何人都能加入任何由我站的組建的分布式計算小組。希望您在中國分布式總站及論壇里發現樂趣。

參與分布式計算——一種能充分發揮您的個人電腦的利用價值的最有意義的選擇——只需要下載有關程序，這個程序會以最低的優先度在計算機上運行，這對平時正常使用計算機幾乎沒有影響。你想利用計算機的空餘時間做點有益的事情，還猶豫什麼？馬上行動起來吧，你的微不足道的付出或許就能使你在人類科學的發展史上留下不小的一筆呢！

專業定義 （中國科學技術信息研究所對分布式計算的定義）

分布式計算是近年提出的一種新的計算方式。所謂分布式計算就是在兩個或多個軟體互相共享信息，這些軟體既可以在同一台計算機上運行，也可以在通過網路連接起來的多台計算機上運行。分布式計算比起其它演算法具有以下幾個優點：

1、稀有資源可以共享。
2、通過分布式計算可以在多台計算機上平衡計算負載。
3、可以把程序放在最適合運行它的計算機上。

其中，共享稀有資源和平衡負載是計算機分布式計算的核心思想之一。

實際上，網格計算就是分布式計算的一種。我們說某項工作是分布式的，那麼，參與這項工作的一定不只是一台計算機，而是一個計算機網路，顯然這種「螞蟻搬山」的方式將具有很強的數據處理能力。網格計算的實質就是組合與共享資源並確保系統安全。

分布式計算的意義和格局

一、分布式計算與人類由於現代人類各個課題學科繁多，涉及面廣，而分類又細。而當今的每個學科似乎都需要進行大量的計算。天文學研究組織需要計算機來分析太空脈沖（pulse），星位移動；生物學家需要計算機來模擬蛋白質的折疊（protein folding）過程；葯物學家想要研製克服愛滋病（AIDS）或非典（SARS）的葯物；數學家想計算最大的質數和圓周率的更精確值；經濟學家要用計算機分析計算在幾萬種因素考慮下某個企業/城市/國家的發展方向從而宏觀調控。由此可見，人類未來的科學，時時刻刻離不開計算。而分布式計算（Distributed Computing），以其獨特的優點——便宜、高效而越來越受到社會的關注。

二、雜亂無章的分布式計算格局
就目前來看，全球的各種分布式計算已有約百種，這些計算大多互無聯系、獨立管理、獨立使用自己的一套軟體。目前的這種分布式計算互相割據的格局很不利於發展的需要。比如，某個生物學研究機構需要利用世界各地誌願者的計算機來模擬蛋白質折疊的過程，那個生物學研究機構沒有分布式計算方面的專業人才，而但是社會上也並沒有任何公司可以提供這樣的服務，他們就不得不自己花費大量精力用於開發分布式計算的伺服器、客戶端。這樣一來，原來可以用於研究生物的時間用在了別的地方。剛才提到的生物學研究機構就是美國斯坦福大學的PANDE小組。

三、BOINC一統大局，互相協作！
為了改變這種雜亂無章的割據，美國加州大學伯克利分校（UC Berkeley）首先提出了建立BOINC的想法。BOINC的中文全稱是伯克利開放式網路計算平台（Berkeley Open Infrastructure for Network Computing），他能夠把許多不同的分布式計算項目聯系起來統一管理。並對計算機資源進行統一分配（比方您對研究愛滋病葯物和探索地外文明同時感興趣，您就可以同時選擇兩個運行，並設置優先順序）。對統計評分系統進行統一管理（無論你在為哪個項目工作，只要你奉獻CPU時間長，就積分高）。有了這樣的統一管理，的確給PANDE小組這樣的科學研究機構提供了便利！
BOINC目前已經成熟，多個項目已經成功運行於BOINC平台之上，如SETI@home， LHC@home等。

BOINC分布式計算平台介紹

BOINC是Berkeley Open Infrastructure for Network Computing的簡稱，即伯克利開放式網路計算平台。
BOINC是不同分布式計算可以共享的分布式計算平台。不同分布式計算項目可以直接使用BOINC的公用上傳下載系統、統計系統等，這樣不僅可以發揮各個分布式計算之間的協調性，也能使分布式計算的管理、使用更加方便易用。
BOINC項目由美國加州大學伯克利分校（U.C.Berkeley）主持發起。
BOINC項目由美國國家科學基金會（National Science Foundation）贊助。
BOINC有自己的積分系統，因為在BOINC上可以運行的項目千差萬別，比如項目A的任務包(Workunit，簡稱WU)在某台機器里需要3個小時完成，而項目B的任務包在這台機器里需要30個小時才能完成，顯然用WU的數目來衡量工作量是不可行的；類似的，機器性能也有差別，用CPU時間來衡量工作量更是不行的。積分系統只能通過一定的演算法得到用戶實際完成的計算量，這篇文章對BOINC中積分的計算方法進行了說明。

分布式計算安全嗎？

對用戶方來說，加入任何一個項目前，您必須確保您可以信任項目的研製方，主要涉及兩方面：
1.個人計算機上的隱私數據，您從項目方下載的計算程序，運行在本機，可以訪問網路，因此，只有可靠的項目方才能保證您計算機上的隱私數據不會惡意的取走、修改等。
2.個人計算機的壽命，雖然分布式計算的計算程序一般運行在最低優先順序，不會對您的日常使用造成影響，但計算程序全負荷運行時仍會對計算機的各個部件造成一定壓力，要了解更多請查看分布式計算對計算機軟硬體的影響。

對項目方來說，參加分布式計算的志願者畢竟不是項目方自己的人員，並不是全體可信任，因此必須引入一定的冗餘計算機制，才防止計算錯誤、惡意作弊等。

分布式計算在中國

據中國互聯網信息中心（CNNIC）的統計信息，中文網民人數佔世界的比重已經增長到了12%左右，並且還在快速增長著。這里所說的中文網民是包括大陸、香港、澳門、台灣和海外華人的。您也許會問互聯網在中國快速發展的原因。我想，主要有以下幾個方面。價格便宜：在上海一根512K的ADSL包月才120元人民幣左右。教育體制：最近政府花了巨資幫助大學、初高中修建了多媒體信息教室，這使得很多學生對信息技術充滿著興趣和渴望。
相比於互聯網在中國的快速發展，中國的分布式計算卻發展緩慢。就我看來，網民數量的統計並不能十分客觀地反映一個國家信息化程度的高低，而參與分布式計算網民的數量或比例卻可以明顯地看出這個國家科學普及化的水平。在這方面，毋庸置疑，歐美國家是十分領先的。在北歐國家，幾乎一半的電腦參加了分布式計算項目，這是一個驚人的數字。再讓我們來看看我們中國和印度，盡管我們擁有了不少最新科技，且看上去在網路普及化進程中有不錯表現，但是在分布式計算方面卻很薄弱。讓我們來看些例子：
SETI@home是世界上最大的分布式計算項目。從中國的參與人數來看，它在中國也是最著名的項目。它通過使用聯網的計算機下載程序分析射電望遠鏡所收到的訊號，來搜索地球外的生命跡象。
盡管中國在近一年來有所進步，中國的國際排名從29上升到了24，但是我們中國用戶卻仍然只完成了日本用戶完成的工作數的十分之一，而日本，這個高度發達的國家網民人數缺少於中國。看來，提高網民素質、提高科學普及化程度也是十分重要的。印度和一些中東國家也有相似的問題，而中歐國家明顯在這方面作得比較好，不少獨聯體國家所完成的數據量已經超過了俄羅斯聯邦的總合。
Folding@home是一個研究蛋白質折疊，誤解，聚合及由此引起的相關疾病的分布式計算工程。它使用聯網式的計算方式和大量的分布式計算能力來模擬蛋白質折疊的過程，並指引我們近期對由折疊引起的疾病的一系列研究。
中國很少有人參加這個項目。
Climateprediction.net工程是把最新的氣候預測模型通過家庭、學校、辦公室的計算機來進行計算。這些計算完成的結果將會組成世界最大的氣象預測模型。氣候改變了，而我們對此的行動已經是全球重要的話題。這將影響到人類的農業生產、水資源量、生態系統、能源需求、保險花費和很多其他與人類息息相關的方面。確鑿的科學依據表明，地球在在接下來的幾個實際可能會變得溫暖話，但是我們無法估計到底變化會有多大。您參加，這將能有助與21世紀的氣候科學預測。
中國目前已經有了很多計算機，其中不乏性能極其先進的。而他們中的大多數僅僅是打字、播放幻燈而已。這不能不說是一種資源的浪費。
從另外一個角度看，我們不難發現發達國家和發展中國家的差距。我們把這種現象稱為數字鴻溝。另一個現象同樣令人痛心疾首，所有的分布式計算項目都是由發達國家發起的，這一方面也加深了科學鴻溝。斯坦福大學化學系的戈爾哈姆

⑹ 加州伯克利統計學MA讀多少年

這個學制是多少不一定的，雖然一般美國碩士是兩年，但有一些項目就是一年，或者十幾個月的也有，甚至accelerated program的話連一年都不到

⑺ 美國統計學專業排名前十的學校有哪些

美國前100本科開設統計學專業的學校包括：
Stanford University斯坦福大學
University of California—Berkeley加州大學伯克利分校
Harvard University哈佛大學
University of Washington華盛頓大學
Johns Hopkins University約翰霍普金斯大學
University of Chicago芝加哥大學
Harvard University哈佛大學
University of Washington華盛頓大學
Carnegie Mellon University卡耐基梅隆大學
Duke University杜克大學
University of Pennsylvania賓夕法尼亞大學
University of Michigan—Ann Arbor密歇根大學安娜堡分校
University of North Carolina—Chapel Hill北卡羅來納大學教堂山分校
University of Wisconsin—Madison威斯康星大學麥迪遜分校
North Carolina State University北卡羅來納州立大學
Texas A&M University—College Station德州農工大學卡城分校
University of California—Berkeley加州大學伯克利分校
University of Michigan—Ann Arbor密歇根大學安娜堡分校
Iowa State University愛荷華州立大學
Columbia University哥倫比亞大學
Pennsylvania State University賓州州立大學帕克分校
University of Minnesota—Twin Cities明尼蘇達大學雙城分校
University of North Carolina—Chapel Hill北卡羅來納大學教堂山分校
美國本科統計學是研究最有效處理數據的科學，它不僅僅是數學的一個分支，而是大量利用數學和計算機的獨立學科。上述院校中大部分統計學專業在文理學院，但也有幾個在商學院，工程學院和農學院。

⑻ 本人今年想要申請統計，請問加州伯克利的統計課程怎麼樣，要讀多久

加州伯抄克利統計碩士項目襲，USNews綜合排名22，專業排名第二，屬於非常頂尖的統計項目了。項目全稱是Master of Arts in Statistics，一年的項目，包括春季和秋季兩個學期。整體偏實踐，沒有論文要求， 主要是課程學習加上綜合考試。
第一個學期的課程包括概率論，理論統計和統計計算，第二學期會學習一些相對高階的課程，選修課還有一門 「旗艦」課程，會讓學生參與一些海量數據分析的項目，解決實際問題，也可以鍛煉一定的團隊合作能力，最後還需要些report和口語展示。
整體課程比較強調對概率論，統計等基礎知識的學習和在實踐中的應用，在一些選修課程中，也有一些這些統計方法在Bussiness或者DS領域中的應。。
班級40人左右，錄取率15%左右，每年申請人大概600人.

⑼ 美國開設統計學專業的大學有哪些

1、Stanford University斯坦福大學
、University of California—Berkeley加州大學伯克利分校
3、Harvard University哈佛大學
3、University of Washington華盛頓大學
5、Johns Hopkins University約翰霍普金斯大學
5、University of Chicago芝加哥大學
7、Harvard University哈佛大學
7、University of Washington華盛頓大學
9、Carnegie Mellon University卡耐基梅隆大學
10、Duke University杜克大學
10、University of Pennsylvania賓夕法尼亞大學
12、University of Michigan—Ann Arbor密歇根大學安娜堡分校
12、University of North Carolina—Chapel Hill北卡羅來納大學教堂山分校
12、University of Wisconsin—Madison威斯康星大學麥迪遜分校
15、North Carolina State University北卡羅來納州立大學
15、Texas A&M University—College Station德州農工大學卡城分校
15、University of California—Berkeley加州大學伯克利分校
15、University of Michigan—Ann Arbor密歇根大學安娜堡分校
19、Iowa State University愛荷華州立大學
20、Columbia University哥倫比亞大學
20、Pennsylvania State University賓州州立大學帕克分校
20、University of Minnesota—Twin Cities明尼蘇達大學雙城分校
20、University of North Carolina—Chapel Hill北卡羅來納大學教堂山分校

⑽ 有沒有關於美國大學本科的統計學專業的排名

已上提問是統計學的基本概念不清楚：在美國大學學的統計學都是數理統計學，和中國的統計學沒有可比性。

我們知道變數與隨機變數是既有聯系又有區別的。當變數取值的概率不是1時，變數就變成了隨機變數；當隨機變數取值的概率為1時，隨機變數就變成了變數。
變數與隨機變數的聯系與區別搞清楚了，社會統計學與數理統計學的關系就搞清楚了。以後，在描述變數時，大膽地使用社會統計學；在描述隨機變數時，就用數理統計學。如果在描述變數時非用數理統計學，那就是殺雞用了宰牛刀。
於變數不斷地出現且永遠地繼續下去，所以社會統計學不僅不會消亡，而且會不斷發展狀大。當然數理統計學也會由於隨機變數的不斷出現同樣發展狀大。但是，對隨機變數的研究一般來說比對變數的研究復雜的多，而且直到今天數理統計的研究尚處在較低的水平，且使用起來比較復雜；再從長遠的研究來看，對隨機變數的研究最終會逐步轉化為對變數的研究，這與我們通常研究復雜問題轉化為若干簡單問題的研究道理是一樣的。既然社會統計學描述的是變數，而變數描述的范圍是極其寬廣的，絕非某些數理統計學者所雲：社會統計學只作簡單的加、減、乘、除。從理論上講，社會統計學應該復蓋除數理統計學之外的絕大多數數學學科的運作。所以王見定教授提出的：「社會統計學與數理統計學統一」理論，從根本上糾正了統計學界長期存在的低估社會統計學的錯誤學說，並從理論上和應用上論證了社會統計學的廣闊前景。
近70年，由於數理統計學的飛速發展，大有「吃掉」社會統計學的勢頭，尤其是以美國為代表的發達國家，幾乎認為統計學就是數理統計學。實際上，這是一個極大的誤區。王見定教授的研究已經說明了數理統計學永遠「吃不掉」社會統計學，今後的日子，將是社會統計學與數理統計學的共存與互補。
社會統計學與數理統計學的爭論可以結束了。