伯克利本科统计专业

⑴ 芝加哥大学和加州大学伯克利分校统计专业哪个更好

如果你是去读本科，芝大因为是私立大学，总体教学质量比伯克利好。如果是去读版研究生，权伯克利统计全美排名第二还是第一，比芝大更有实力。
一般美国公立大学需要招很多本州学生，经费相对少，所以本科比不上私立大学，但研究生院则不尽然，伯克利是全美最强的研究生院之一，大量常青藤本科生到那边读研的。所以还是看楼主自己的情况。当然如果读经济的话，芝大最强。

⑵ 为什么要申请加州大学伯克利分校统计学专业

……为什么？？不知道你为什么这么问，是因为你周围很多人申请么？
本人今年被加州大学伯专克利分校的统计属学专业录取，发现UC berkeley的统计学专业真心很好进，说实话我数学成绩不好，当初报UC berkeley也只是报着试试看的心态，没想到真的被录取，之前有听说这个专业的录取率很高，现在看来还真是
UC berkeley的统计学专业还是很厉害的，全美排名第二，在哈佛之上，这么好的专业自然也难上，本科毕业生的平均GPA不到3.0，挺苦逼的

⑶ 哪所美国大学统计学专业有优势

1、斯坦福大学Stanford University
斯坦福大学统计学系近几年一直位居美国统计学专业排名的榜首。系内目前拥有全职教授29人,在读研究生近140人。统计学系的主要研究领域包括概率论 (Probability)、生物统计(Biostatistics)、金融数学(Financial Mathematics)等,可授予统计学硕士 (M.S. in Statistics)、金融数学硕士(M.S. in Financial Mathematics)和统计学博士 (Ph.D. in Statistics)三类研究生学位。

2、加州大学伯克利分校University of California at Berkeley
加州大学伯克利分校统计学系目前拥有全职教授43人,在读研究生近90人。其主要研究领域包括理论统计学 (Theoretical Statistics)、应用统计学(Applied Statistics)和概率论(Probability)三大研究领域,可授予统计学硕士(M.A. in Statistics)、统计学博士(Ph.D. in Statistics)、生物统计学硕士 (M.A. in Biostatistics)和生物统计学博士(Ph.D. in Biostatistics)四类研究生学位。

3、哈佛大学Harvard University
哈佛大学的统计学研究分为统计学系和隶属于公共卫生学院(School of Public Health)的生物统计学系两大单位,合计拥有全职教授近90人,在读研究生近140人。其主要研究领域包括设计与临床试验分析 (Design and Analysis of Clinical Trials)、幸存者分析(Survival Analysis)、顺序分析法 (Sequential Methods)、统计遗传学(Statistical Genetics)、因果关系推断 (Causal Inference)、测量误差(Measurement Error)、贝叶斯分析法(Bayesian Methods)、集约计算方法(Computationally-intensive Methods)等。

4、西雅图华盛顿大学University of Washington at Seattle
西雅图华盛顿大学统计学系目前拥有全职教授47人,在读研究生50余人。其设有社会科学统计 (Statistics in the Social Sciences)、计算金融(Computational Finance)及统计遗传学 (Statistical Genetics)三大研究方向。

5、约翰霍普金斯大学Johns Hopkins University
约翰斯•霍普金斯大学统计学系是前十名学校中唯一一个隶属于工程学院的统计学系,其全名为“应用数学与统计学系” (Department of Applied Mathematics & Statistics)。系内目前拥有全职教授18人,在读研究生60余人。其研究领域主要包括离散数学(Discrete Mathematics)、优化与运营研究 (Optimization and Operations Research)、数值与矩阵分析 (Numerical and Matrix Analysis)、概率论(Probability)、统计学(Statistics)、偏微分方程与动态系统(Partial Differential Equations and Dynamical Systems)等。

6、芝加哥大学University of Chicago
芝加哥大学统计学系创建于1949年,系内目前拥有全职教授42人,在读研究生近110人。其主要研究领域包括计算与应用数学 (Computational and Applied Mathematics)、生物统计学(Biostatistics)、统计遗传学 (Statistical Genetics)等,可授予统计学和生物统计学领域内的硕士与博士学位。

7、卡内基-梅隆大学Carnegie Mellon University
卡内基-梅隆大学统计学系创建于1966年,目前拥有全职教授35人,在读研究生近60人。由于该系是从数学系中独立出来的,加之卡内基-梅隆大学本身 具有雄厚的计算机科研实力,因此该校的统计学系拥有强大的计算分析能力,设有计算统计学(Computational Statistics)、贝叶斯统计学(Bayesian Statistics)和交叉学科统计研究(Cross- disciplinary Statistical Research)三大研究方向。

8、杜克大学Duke University
杜克大学统计学系目前拥有全职教授38人,在读研究生近50人。其主要研究领域包括生物医学统计(Biomedical Statistics),计算机、自然与工程学(Computing, Natural and Engineering Sciences),环境与生态科学 (Environmental and Ecological Sciences),社会与经济科学 (Social and Economic Sciences)四大方面。

9、北卡罗来纳大学教堂山分校University of North Carolina at Chapel Hill
北卡罗来纳大学教堂山分校统计学系目前拥有全职教授22人,在读研究生近70人。其主要研究领域包括统计推断(Inference)、决策分析(Decision-making)和数据分析(Data Analysis),可授予统计学和运营学领域的硕士、博士学位。

10、北卡罗来纳州立大学North Carolina State University
北卡罗来纳州立大学统计学系创建于1941年,系内目前拥有全职教授近50人,在读研究生近170人。其主要研究领域包括贝叶斯推断 (Bayesian Inference)、生物资料分析与统计遗传学 (Bioinformatics and Statistical Genetics)、生物学与农业应用 (Biological and Agricultural Applications)、生物数学(Biomathematics)、生物统计学 (Biostatistics)、数据挖掘(Data Mining)、环境与空间统计 (Environmental and Spatial Statistics)、实用数据(Functional Data)、数理统计 (Mathematical Statistics)、测量误差(Measurement Error)、模型选择(Model Selection)、 非参数/半参数统计(Nonparametric/Semi-parametric Statistics)、抽样调查(Sampling)、统计学教育 (Statistics Ecation)和时间序列(Time Series)。

⑷ 想申请伯克利的统计学，求指导

你想申请硕士吗？你才大二，完全来得及啊晕~ 绩点是3.5/4.0的标准是吧？ 没有问题的，GRE TOEFL现在慢慢看学习，不过本科的成绩是最重要的，本科的绩点一定不能落下~ 你才大二啊亲，完全来的及啊~ 你是想申请硕士对吧？

⑸ berkeley统计专业怎么样

什么是分布式计算？

所谓分布式计算是一门计算机科学，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。 最近的分布式计算项目已经被用于使用世界各地成千上万位志愿者的计算机的闲置计算能力，通过因特网，您可以分析来自外太空的电讯号，寻找隐蔽的黑洞，并探索可能存在的外星智慧生命；您可以寻找超过1000万位数字的梅森质数；您也可以寻找并发现对抗艾滋病病毒的更为有效的药物。这些项目都很庞大，需要惊人的计算量，仅仅由单个的电脑或是个人在一个能让人接受的时间内计算完成是决不可能的。

分布式计算是利用互联网上的计算机的 中央处理器 的闲置处理能力来解决大型计算问题的一种计算科学。下面，我们看看它是怎么工作的：

首先, 要发现一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题。这类问题一般是跨学科的、极富挑战性的、人类急待解决的科研课题。其中较为著名的是:

1.解决较为复杂的数学问题，例如：GIMPS（寻找最大的梅森素数）。
2.研究寻找最为安全的密码系统，例如：RC-72（密码破解）。
3.生物病理研究，例如：Folding@home（研究蛋白质折叠，误解，聚合及由此引起的相关疾病）。
4.各种各样疾病的药物研究，例如：United Devices（寻找对抗癌症的有效的药物）。
5.信号处理，例如：SETI@Home（在家寻找地外文明）。

从这些实际的例子可以看出，这些项目都很庞大，需要惊人的计算量，仅仅由单个的电脑或是个人在一个能让人接受的时间内计算完成是决不可能的。在以前，这些问题都应该由超级计算机来解决。但是, 超级计算机的造价和维护非常的昂贵，这不是一个普通的科研组织所能承受的。随着科学的发展，一种廉价的、高效的、维护方便的计算方法应运而生——分布式计算！

随着计算机的普及，个人电脑开始进入千家万户。与之伴随产生的是电脑的利用问题。越来越多的电脑处于闲置状态，即使在开机状态下中央处理器的潜力也远远不能被完全利用。我们可以想象，一台家用的计算机将大多数的时间花费在“等待”上面。即便是使用者实际使用他们的计算机时,处理器依然是寂静的消费，依然是不计其数的等待（等待输入，但实际上并没有做什么）。互联网的出现, 使得连接调用所有这些拥有限制计算资源的计算机系统成为了现实。

那么，一些本身非常复杂的但是却很适合于划分为大量的更小的计算片断的问题被提出来，由某个研究机构通过大量艰辛的工作开发出计算用服务端和客户端。服务端负责将计算问题分成许多小的计算部分，把这些部分分配给许多联网参与计算的计算机进行并行处理，最后将这些计算结果综合起来得到最终的结果。

当然，这看起来也似乎很原始、很困难，但是随着参与者和参与计算的计算机的数量的不断增加, 计算计划变得非常迅速，被实践证明是的确可行的。目前一些较大的分布式计算项目的处理能力已经可以达到甚而超过目前世界上速度最快的巨型计算机。

您也可以选择参加某些项目以捐赠的 Cpu 内核处理时间,您将发现您所提供的 中央处理器 内核处理时间将出现在项目的贡献统计中。您可以和其他的参与者竞争贡献时间的排名，您也可以加入一个已经存在的计算团体或者自己组建一个计算小组。这种方法很利于调动参与者的热情。

随着民间的组队逐渐增多, 许多大型组织(例如公司、学校和各种各样的网站)也开始了组建自己的战队。同时，也形成了大量的以分布式计算技术和项目讨论为主题的社区，这些社区多数是翻译制作分布式计算项目的使用教程及发布相关技术性文章，并提供必要的技术支持。

那么谁可能加入到这些项目中来呢? 当然是任何人都可以! 您已经加入了某个项目，曾经考虑加入计算小组, 您将在中国分布式计算总站及论坛里找到您的家。任何人都能加入任何由我站的组建的分布式计算小组。希望您在中国分布式总站及论坛里发现乐趣。

参与分布式计算——一种能充分发挥您的个人电脑的利用价值的最有意义的选择——只需要下载有关程序，这个程序会以最低的优先度在计算机上运行，这对平时正常使用计算机几乎没有影响。你想利用计算机的空余时间做点有益的事情，还犹豫什么？马上行动起来吧，你的微不足道的付出或许就能使你在人类科学的发展史上留下不小的一笔呢！

专业定义 （中国科学技术信息研究所对分布式计算的定义）

分布式计算是近年提出的一种新的计算方式。所谓分布式计算就是在两个或多个软件互相共享信息，这些软件既可以在同一台计算机上运行，也可以在通过网络连接起来的多台计算机上运行。分布式计算比起其它算法具有以下几个优点：

1、稀有资源可以共享。
2、通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载。
3、可以把程序放在最适合运行它的计算机上。

其中，共享稀有资源和平衡负载是计算机分布式计算的核心思想之一。

实际上，网格计算就是分布式计算的一种。我们说某项工作是分布式的，那么，参与这项工作的一定不只是一台计算机，而是一个计算机网络，显然这种“蚂蚁搬山”的方式将具有很强的数据处理能力。网格计算的实质就是组合与共享资源并确保系统安全。

分布式计算的意义和格局

一、分布式计算与人类由于现代人类各个课题学科繁多，涉及面广，而分类又细。而当今的每个学科似乎都需要进行大量的计算。天文学研究组织需要计算机来分析太空脉冲（pulse），星位移动；生物学家需要计算机来模拟蛋白质的折叠（protein folding）过程；药物学家想要研制克服爱滋病（AIDS）或非典（SARS）的药物；数学家想计算最大的质数和圆周率的更精确值；经济学家要用计算机分析计算在几万种因素考虑下某个企业/城市/国家的发展方向从而宏观调控。由此可见，人类未来的科学，时时刻刻离不开计算。而分布式计算（Distributed Computing），以其独特的优点——便宜、高效而越来越受到社会的关注。

二、杂乱无章的分布式计算格局
就目前来看，全球的各种分布式计算已有约百种，这些计算大多互无联系、独立管理、独立使用自己的一套软件。目前的这种分布式计算互相割据的格局很不利于发展的需要。比如，某个生物学研究机构需要利用世界各地志愿者的计算机来模拟蛋白质折叠的过程，那个生物学研究机构没有分布式计算方面的专业人才，而但是社会上也并没有任何公司可以提供这样的服务，他们就不得不自己花费大量精力用于开发分布式计算的服务器、客户端。这样一来，原来可以用于研究生物的时间用在了别的地方。刚才提到的生物学研究机构就是美国斯坦福大学的PANDE小组。

三、BOINC一统大局，互相协作！
为了改变这种杂乱无章的割据，美国加州大学伯克利分校（UC Berkeley）首先提出了建立BOINC的想法。BOINC的中文全称是伯克利开放式网络计算平台（Berkeley Open Infrastructure for Network Computing），他能够把许多不同的分布式计算项目联系起来统一管理。并对计算机资源进行统一分配（比方您对研究爱滋病药物和探索地外文明同时感兴趣，您就可以同时选择两个运行，并设置优先级）。对统计评分系统进行统一管理（无论你在为哪个项目工作，只要你奉献CPU时间长，就积分高）。有了这样的统一管理，的确给PANDE小组这样的科学研究机构提供了便利！
BOINC目前已经成熟，多个项目已经成功运行于BOINC平台之上，如SETI@home， LHC@home等。

BOINC分布式计算平台介绍

BOINC是Berkeley Open Infrastructure for Network Computing的简称，即伯克利开放式网络计算平台。
BOINC是不同分布式计算可以共享的分布式计算平台。不同分布式计算项目可以直接使用BOINC的公用上传下载系统、统计系统等，这样不仅可以发挥各个分布式计算之间的协调性，也能使分布式计算的管理、使用更加方便易用。
BOINC项目由美国加州大学伯克利分校（U.C.Berkeley）主持发起。
BOINC项目由美国国家科学基金会（National Science Foundation）赞助。
BOINC有自己的积分系统，因为在BOINC上可以运行的项目千差万别，比如项目A的任务包(Workunit，简称WU)在某台机器里需要3个小时完成，而项目B的任务包在这台机器里需要30个小时才能完成，显然用WU的数目来衡量工作量是不可行的；类似的，机器性能也有差别，用CPU时间来衡量工作量更是不行的。积分系统只能通过一定的算法得到用户实际完成的计算量，这篇文章对BOINC中积分的计算方法进行了说明。

分布式计算安全吗？

对用户方来说，加入任何一个项目前，您必须确保您可以信任项目的研制方，主要涉及两方面：
1.个人计算机上的隐私数据，您从项目方下载的计算程序，运行在本机，可以访问网络，因此，只有可靠的项目方才能保证您计算机上的隐私数据不会恶意的取走、修改等。
2.个人计算机的寿命，虽然分布式计算的计算程序一般运行在最低优先级，不会对您的日常使用造成影响，但计算程序全负荷运行时仍会对计算机的各个部件造成一定压力，要了解更多请查看分布式计算对计算机软硬件的影响。

对项目方来说，参加分布式计算的志愿者毕竟不是项目方自己的人员，并不是全体可信任，因此必须引入一定的冗余计算机制，才防止计算错误、恶意作弊等。

分布式计算在中国

据中国互联网信息中心（CNNIC）的统计信息，中文网民人数占世界的比重已经增长到了12%左右，并且还在快速增长着。这里所说的中文网民是包括大陆、香港、澳门、台湾和海外华人的。您也许会问互联网在中国快速发展的原因。我想，主要有以下几个方面。价格便宜：在上海一根512K的ADSL包月才120元人民币左右。教育体制：最近政府花了巨资帮助大学、初高中修建了多媒体信息教室，这使得很多学生对信息技术充满着兴趣和渴望。
相比于互联网在中国的快速发展，中国的分布式计算却发展缓慢。就我看来，网民数量的统计并不能十分客观地反映一个国家信息化程度的高低，而参与分布式计算网民的数量或比例却可以明显地看出这个国家科学普及化的水平。在这方面，毋庸置疑，欧美国家是十分领先的。在北欧国家，几乎一半的电脑参加了分布式计算项目，这是一个惊人的数字。再让我们来看看我们中国和印度，尽管我们拥有了不少最新科技，且看上去在网络普及化进程中有不错表现，但是在分布式计算方面却很薄弱。让我们来看些例子：
SETI@home是世界上最大的分布式计算项目。从中国的参与人数来看，它在中国也是最著名的项目。它通过使用联网的计算机下载程序分析射电望远镜所收到的讯号，来搜索地球外的生命迹象。
尽管中国在近一年来有所进步，中国的国际排名从29上升到了24，但是我们中国用户却仍然只完成了日本用户完成的工作数的十分之一，而日本，这个高度发达的国家网民人数缺少于中国。看来，提高网民素质、提高科学普及化程度也是十分重要的。印度和一些中东国家也有相似的问题，而中欧国家明显在这方面作得比较好，不少独联体国家所完成的数据量已经超过了俄罗斯联邦的总合。
Folding@home是一个研究蛋白质折叠，误解，聚合及由此引起的相关疾病的分布式计算工程。它使用联网式的计算方式和大量的分布式计算能力来模拟蛋白质折叠的过程，并指引我们近期对由折叠引起的疾病的一系列研究。
中国很少有人参加这个项目。
Climateprediction.net工程是把最新的气候预测模型通过家庭、学校、办公室的计算机来进行计算。这些计算完成的结果将会组成世界最大的气象预测模型。气候改变了，而我们对此的行动已经是全球重要的话题。这将影响到人类的农业生产、水资源量、生态系统、能源需求、保险花费和很多其他与人类息息相关的方面。确凿的科学依据表明，地球在在接下来的几个实际可能会变得温暖话，但是我们无法估计到底变化会有多大。您参加，这将能有助与21世纪的气候科学预测。
中国目前已经有了很多计算机，其中不乏性能极其先进的。而他们中的大多数仅仅是打字、播放幻灯而已。这不能不说是一种资源的浪费。
从另外一个角度看，我们不难发现发达国家和发展中国家的差距。我们把这种现象称为数字鸿沟。另一个现象同样令人痛心疾首，所有的分布式计算项目都是由发达国家发起的，这一方面也加深了科学鸿沟。斯坦福大学化学系的戈尔哈姆

⑹ 加州伯克利统计学MA读多少年

这个学制是多少不一定的，虽然一般美国硕士是两年，但有一些项目就是一年，或者十几个月的也有，甚至accelerated program的话连一年都不到

⑺ 美国统计学专业排名前十的学校有哪些

美国前100本科开设统计学专业的学校包括：
Stanford University斯坦福大学
University of California—Berkeley加州大学伯克利分校
Harvard University哈佛大学
University of Washington华盛顿大学
Johns Hopkins University约翰霍普金斯大学
University of Chicago芝加哥大学
Harvard University哈佛大学
University of Washington华盛顿大学
Carnegie Mellon University卡耐基梅隆大学
Duke University杜克大学
University of Pennsylvania宾夕法尼亚大学
University of Michigan—Ann Arbor密歇根大学安娜堡分校
University of North Carolina—Chapel Hill北卡罗来纳大学教堂山分校
University of Wisconsin—Madison威斯康星大学麦迪逊分校
North Carolina State University北卡罗来纳州立大学
Texas A&M University—College Station德州农工大学卡城分校
University of California—Berkeley加州大学伯克利分校
University of Michigan—Ann Arbor密歇根大学安娜堡分校
Iowa State University爱荷华州立大学
Columbia University哥伦比亚大学
Pennsylvania State University宾州州立大学帕克分校
University of Minnesota—Twin Cities明尼苏达大学双城分校
University of North Carolina—Chapel Hill北卡罗来纳大学教堂山分校
美国本科统计学是研究最有效处理数据的科学，它不仅仅是数学的一个分支，而是大量利用数学和计算机的独立学科。上述院校中大部分统计学专业在文理学院，但也有几个在商学院，工程学院和农学院。

⑻ 本人今年想要申请统计，请问加州伯克利的统计课程怎么样，要读多久

加州伯抄克利统计硕士项目袭，USNews综合排名22，专业排名第二，属于非常顶尖的统计项目了。项目全称是Master of Arts in Statistics，一年的项目，包括春季和秋季两个学期。整体偏实践，没有论文要求， 主要是课程学习加上综合考试。
第一个学期的课程包括概率论，理论统计和统计计算，第二学期会学习一些相对高阶的课程，选修课还有一门 “旗舰”课程，会让学生参与一些海量数据分析的项目，解决实际问题，也可以锻炼一定的团队合作能力，最后还需要些report和口语展示。
整体课程比较强调对概率论，统计等基础知识的学习和在实践中的应用，在一些选修课程中，也有一些这些统计方法在Bussiness或者DS领域中的应。。
班级40人左右，录取率15%左右，每年申请人大概600人.

⑼ 美国开设统计学专业的大学有哪些

1、Stanford University斯坦福大学
、University of California—Berkeley加州大学伯克利分校
3、Harvard University哈佛大学
3、University of Washington华盛顿大学
5、Johns Hopkins University约翰霍普金斯大学
5、University of Chicago芝加哥大学
7、Harvard University哈佛大学
7、University of Washington华盛顿大学
9、Carnegie Mellon University卡耐基梅隆大学
10、Duke University杜克大学
10、University of Pennsylvania宾夕法尼亚大学
12、University of Michigan—Ann Arbor密歇根大学安娜堡分校
12、University of North Carolina—Chapel Hill北卡罗来纳大学教堂山分校
12、University of Wisconsin—Madison威斯康星大学麦迪逊分校
15、North Carolina State University北卡罗来纳州立大学
15、Texas A&M University—College Station德州农工大学卡城分校
15、University of California—Berkeley加州大学伯克利分校
15、University of Michigan—Ann Arbor密歇根大学安娜堡分校
19、Iowa State University爱荷华州立大学
20、Columbia University哥伦比亚大学
20、Pennsylvania State University宾州州立大学帕克分校
20、University of Minnesota—Twin Cities明尼苏达大学双城分校
20、University of North Carolina—Chapel Hill北卡罗来纳大学教堂山分校

⑽ 有没有关于美国大学本科的统计学专业的排名

已上提问是统计学的基本概念不清楚：在美国大学学的统计学都是数理统计学，和中国的统计学没有可比性。

我们知道变量与随机变量是既有联系又有区别的。当变量取值的概率不是1时，变量就变成了随机变量；当随机变量取值的概率为1时，随机变量就变成了变量。
变量与随机变量的联系与区别搞清楚了，社会统计学与数理统计学的关系就搞清楚了。以后，在描述变量时，大胆地使用社会统计学；在描述随机变量时，就用数理统计学。如果在描述变量时非用数理统计学，那就是杀鸡用了宰牛刀。
于变量不断地出现且永远地继续下去，所以社会统计学不仅不会消亡，而且会不断发展状大。当然数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展状大。但是，对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多，而且直到今天数理统计的研究尚处在较低的水平，且使用起来比较复杂；再从长远的研究来看，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题转化为若干简单问题的研究道理是一样的。既然社会统计学描述的是变量，而变量描述的范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云：社会统计学只作简单的加、减、乘、除。从理论上讲，社会统计学应该复盖除数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。所以王见定教授提出的：“社会统计学与数理统计学统一”理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说，并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。
近70年，由于数理统计学的飞速发展，大有“吃掉”社会统计学的势头，尤其是以美国为代表的发达国家，几乎认为统计学就是数理统计学。实际上，这是一个极大的误区。王见定教授的研究已经说明了数理统计学永远“吃不掉”社会统计学，今后的日子，将是社会统计学与数理统计学的共存与互补。
社会统计学与数理统计学的争论可以结束了。