Berkeley的Stat全稱是University of California, Berkeley的MA in Biostatistics,即加州大學(xué)伯克利分校生物統(tǒng)計學(xué)文學(xué)碩士,下面將詳細(xì)介紹Berkeley的Stat的項目特點/院系介紹、Berkeley的Stat的研究領(lǐng)域、Berkeley的Stat的研究生申請要求。
加州大學(xué)伯克利分校
加州大學(xué)伯克利分校生物統(tǒng)計學(xué)文學(xué)碩士項目是一個由公共衛(wèi)生學(xué)院和統(tǒng)計學(xué)系聯(lián)合開設(shè)的跨學(xué)科專業(yè),為期2年,共計48個學(xué)分。加州大學(xué)伯克利分校生物統(tǒng)計學(xué)文學(xué)碩士項目的畢業(yè)生將掌握統(tǒng)計估計、假設(shè)檢驗、回歸分析、變動分析以及縱向數(shù)據(jù)分析等基礎(chǔ)統(tǒng)計方法。加州大學(xué)伯克利分校生物統(tǒng)計學(xué)文學(xué)碩士項目的畢業(yè)生能夠?qū)W會多元數(shù)據(jù)的分類與連續(xù)性分析,尤其注重流行病學(xué)分析。加州大學(xué)伯克利分校生物統(tǒng)計學(xué)文學(xué)碩士項目的畢業(yè)生也將掌握如何分析現(xiàn)存數(shù)據(jù)與問題,包括生命表法、對抗死亡原因、定期復(fù)查情況研究、參數(shù)模型以及非參數(shù)方法。此外,加州大學(xué)伯克利分校生物統(tǒng)計學(xué)文學(xué)碩士項目的畢業(yè)生還將習(xí)得包括基因測繪、微陣列數(shù)據(jù)分析以及其他基因組學(xué)專題領(lǐng)域的計算生物學(xué)方法并且掌握運用重要的健康數(shù)據(jù)、人口普查數(shù)據(jù)、比率與修正率進行分析的方法。
加州大學(xué)伯克利分校生物統(tǒng)計學(xué)文學(xué)碩士項目要求申請者本科畢業(yè),不限專業(yè)背景,本科GPA3.0以上,如果學(xué)生需要申請獎學(xué)金,GPA則須達到3.5。加州大學(xué)伯克利分校生物統(tǒng)計學(xué)文學(xué)碩士項目的學(xué)生通常已經(jīng)修完本科1年或2年的微積分課程以及1門線性代數(shù)課程,并且取得3.0以上成績。盡管可在入學(xué)后選修一些生物學(xué)課程,加州大學(xué)伯克利分校生物統(tǒng)計學(xué)文學(xué)碩士項目建議學(xué)生修完生物科學(xué)等基礎(chǔ)理科課程。通常加州大學(xué)伯克利分校生物統(tǒng)計學(xué)文學(xué)碩士項目被錄取的學(xué)生擁有良好的統(tǒng)計學(xué)或數(shù)學(xué)專業(yè)背景,最重要的是擁有優(yōu)秀的數(shù)學(xué)背景。加州大學(xué)伯克利分校生物統(tǒng)計學(xué)文學(xué)碩士項目的申請者需要遞交GRE成績,但沒有規(guī)定最低分?jǐn)?shù)要求。加州大學(xué)伯克利分校生物統(tǒng)計學(xué)文學(xué)碩士項目的畢業(yè)生可從事生物制藥技術(shù)、國家衛(wèi)生部、學(xué)校、醫(yī)院研究中心等領(lǐng)域的工作。
1、Analysis of mortality and morbidity data
2、Competing risks
3、Survival analysis
4、Design and evaluation of studies of human populations
5、Biological assay and quantal response
6、Statistical methods in clinical trials
7、Epidemic theory
8、Stochastic processes
9、Mathematical modeling
10、Exploratory data analysis
11、Probability theory
12、Statistical inference
13、sampling techniques, multivariate computer methods
14、 Nonparametric analysis and computational biology
1、死亡率與發(fā)病率數(shù)據(jù)分析
2、競爭風(fēng)險
3、存活率分析
4、人口研究設(shè)計與估值
< p> 5、生物實驗與定量結(jié)果6、臨床試驗統(tǒng)計學(xué)方法
7、流行病理論
8、隨機過程
9、數(shù)學(xué)建模
10、探索數(shù)據(jù)分析
11、概率論
12、數(shù)據(jù)推理
13、樣本技術(shù)與多元變量計算方法
14、 非參數(shù)分析與計算生物學(xué)