本科生培养

培养目标

培养德育、智育、体育和美育全面发展，掌握数学以及统计学主要理论，具备正确处理和分析数据应用能力，具有熟悉的计算机技能，毕业后可进一步深造攻读研究生或承担业界的分析工作。

培养方向

以概率论及数理统计基础为核心，理论与应用并举，培养概率论与数理统计的研究领军人才。运用现代概率统计方法解决现代科学技术及信息、管理、经济金融等领域的基础理论问题。

培养具备扎实的知识结构、较强的创新精神与创新潜能、良好的人文素养和科学精神的社会栋梁之才。

培养知识面广、交叉学科背景强的复合型人才。

掌握概率论及数理统计学主要理论知识，毕业后可进一步深造攻读研究生或承担业界的分析工作。

课程设计

课程类别

课程名称/英文名称

总学分

总学时

开课学期

周学时

专业基础课

学科大类基础课

数学分析

Mathematical Analysis

6

90+36

1

6

数学分析

Mathematical Analysis

5

72+36

2

5

数学分析

Mathematical Analysis

5

72+36

3

5

几何与代数

Geometry and Algebra

6

90+36

1

6

几何与代数

Geometry and Algebra

5

72+36

2

5

程序设计及实践（一）

4

72

1

4

常微分方程

Ordinary Differential Equations

4

54+36

3

4

实变函数

Functions of Real Variables

4

54+36

4

4

专业基础课

概率论

Probability

4

72

3

4

数理统计

Mathematical Statistics

4

72

4

4

专业核心课

 

应用回归分析

Regression Analysis

3

36+36

5

3

随机过程

Stochastic Processes

3

54

5

3

多元统计分析及应用

Multivariate Statistical Analysis and Its Application

3

36+36

6

4

统计计算

Statistical Computing

3

36+36

6

3

生存分析

Survival Analysis

3

36+36

6

3

时间序列分析

Time Series Analysis

3

36+36

6

3

统计学习

Statistical Learning

3

36+36

7

3

毕业论文

Graduation Thesis

12

12周

12/

 

专业提升课

专业必修课

复变函数

Functions of a Complex Variable

4

54+36

4

4

数值分析

Numerical Analysis

3

36+36

3

3

专业选修课

离散数学

Discrete Mathematics

3

36+36

2

3

统计学导论

Introduction to Statistics

2

36

2

2

大学物理（理）上

4

72

2

4

大学物理（理）下

4

72

3

4

数据结构与算法

Data Structure and Algorithms

3

54

4

3

数据结构与算法实验

Data Structure and Algorithms Experimentation

2

72

4

2

代数学

Algebra

4

72

5

4

偏微分方程

Partial Differential Equations

3

54

5

3

非参数统计

Nonparametric Statistics

3

54

5

3

生物统计

Biostatistics

3

36+36

5

3

抽样调查与实验设计

Survey Sampling and Experimental Design

3

36+36

5

3

数学模型

Mathematical Model

2

18+36

6

2

泛函分析I

Functional Analysis I

3

54

6

3

数字图像处理

Digital Image Processing

3

36+36

6

3

运筹学

Operations Research

3

54

6

3