该统计学课程提供了理论与实际应用相结合的均衡且与时俱进的教育。课程内容涵盖现代主题,如应用贝叶斯方法、广义线性模型和统计计算,同时也包括核心的传统概念。课程设置灵活,学生可通过选择特定模块和项目,专注于生物统计学、随机建模、决策分析、工业数据分析或金融数学等领域。生物统计学也可作为专项学位提供。
本课程专为拥有数学、统计学、经济学或精算科学等定量学科背景的毕业生设计,旨在帮助学生发展高级统计技能,以胜任专业行业或学术研究领域的工作。
申请要求
申请者需持有英国大学或同等海外院校的定量学科一等或二等以上荣誉学士学位。中国学生须毕业于UCL认可的中国高校,加权平均分至少85%(部分专业如商业分析、金融、金融科技、管理及可持续资源相关硕士要求87%);若毕业于中国教育部认可的其他高校,则需至少90%(上述专业分别要求92%-93%)。此外,申请者须具备大学水平的数学方法与线性代数知识,并熟悉概率论与统计学基础。相关专业经验也将纳入考量。
语言要求
第1级:总分6.5,各单项不低于6.0
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|
雅思 | 6.5 | 6.0 | 6.0 | 6.0 | 6.0 |
Level 1:总分92,阅读和写作24/30,口语和听力20/30
一级:总分75,各项沟通技能得分不低于67
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|
PTE | 75 | 67 | 67 | 67 | 67 |
开学与申请日期
2026
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|
| 2026-09 | 2025-10-20 | 2026-03-27 0天 | 已截止 |
课程描述
课程核心内容通过基础模块(复习概率与统计的基本概念)以及进一步的必修模块进行讲授。编程技术被融入核心模块中,使学生能够自行编写统计方法。学生可根据个人兴趣,通过选择合适的选修模块来侧重特定的应用领域。
研究项目是对硕士课程授课内容的综合体现。学生通常需要分析和解释来自真实复杂问题的数据,提出可行的解决方案。项目主题可从院系提供的列表中选择,也可由学生自行提议,其中部分项目为与工业合作伙伴联合开展的协作项目。