Mathematics and Statistics PhD

雷丁大学数学与统计学博士项目以理论深度与应用能力并重为特色。核心课程涵盖高等概率论、现代统计推断、广义线性模型与混合效应模型，强调基于似然与贝叶斯范式的参数估计与假设检验。博士生需修读高级数值分析，重点学习偏微分方程数值解法、蒙特卡洛模拟及随机算法实现，强化计算实践能力。统计计算课程系统讲授R与Python在大数据环境下的高效编程、并行计算及统计建模工具链（如Stan、INLA）。此外，项目设置数学建模专题课，聚焦金融风险建模、流行病动力学或环境统计等跨学科应用场景，培养学生将抽象数学工具转化为实际问题解决方案的能力。所有博士生须完成学术写作与科研伦理必修模块，并定期参与“统计前沿研讨会”，跟踪国际顶刊（如JRSSB、Biometrika）最新成果。课程不设传统学分制考核，而是通过年度进展报告、研究提案答辩及论文预审三阶段评估科研成熟度。项目依托该校统计学系在时空统计、生存分析及因果推断领域的优势，与英国国家统计局（ONS）、NHS及劳埃德银行等机构保持长期合作，支持实证研究落地。