新加坡国立大学博士申请(16)——统计学博士
新加坡国立大学
统计学博士
于统计与数据科学系
统计与应用概率系(DSAP)成立于1998年4月1日,并于2021年7月1日更名为统计与数据科学系(DSDS),目标是推进统计与数据科学,并最终通过其应用,改善并为我们的社区提供充分的服务。该系提供两个理学士学位;统计学和数据科学与分析。此外,DSDS还提供硕士和博士两个级别的学位。
除了提供统计学理学士学位外,DSDS还提供硕士和博士级别的学位。这些课程适合于有数学或统计学背景的学生。本科课程为学生提供最需要的概率和统计知识;研究生课程为他们在合作环境中进行研究和科学调查做好准备。研究方向包括方法论和应用两个方面。方法学研究领域包括线性和广义线性模型、纵向数据和时间序列模型、分类数据模型、非参数方法、聚类分析、基于递归分割的分类和回归、涉及高维数据结构的函数模型、数据可视化技术、生存分析、随机模型、贝叶斯方法、缺失数据、计算密集型统计技术,如自举法、经验似然法和蒙特卡罗马尔科夫链、空间-时间模型以及生物信息学。目前的应用研究集中在工程质量控制、市场研究、金融、经济学、调查方法和统计遗传学等领域。
博士课程目标
本课程旨在培训和指导学生在学术界或工业界从事研究工作。其目的是培养能够在理论、方法或应用方面进行原始创新研究的学者。
入学要求
申请人应具有数学/统计学二级以上荣誉学位或同等资格,并有能力从事统计/概率方面的研究。
熟练掌握英语是报考新加坡国立大学所有研究生课程的要求。母语或本科教学语言不是英语的申请人必须有托福成绩,新加坡国立大学的最低托福成绩范围如下。
纸质考试(PBT)。580-600
计算机考试(CBT)。237-250
网络考试(iBT)。85
对于雅思,分数应该是6分及以上。
请注意,托福/雅思成绩的有效期为考试日期后的两年。如果你最后一次参加考试已经超过两年,你必须再次参加考试以获得分数报告。
有意申请该课程的学生应尽早参加上述考试,切记可能有特定的考试日期,而且考试结果可能需要几个月才能到达学校。请要求ETS将测试结果发送给学校。
所有博士生都需要提交GRE成绩报告,从2023年8月入学开始生效。
对于GRE考试,申请者必须在GRE口语(V)和定量(Q)部分达到最低总分320分,在分析(A)部分达到最低分3.5分。
请注意,GRE成绩的有效期为考试日期后的5年。
博士生仍然需要参加博士资格考试(QE)--2次笔试和1次口试。资格考试应在其研究生课程的第四学期结束前参加。在第一次考试失败后的6个月内,可以进行第二次考试。这同时适用于全日制和非全日制博士生。未能通过博士生资格考试的考生毕业时将获得科学硕士学位。
学制
最短的学制为两学年,最长的学制为五学年,均从候选人被录取之日起计算。
学位要求
博士课程的候选人必须成功完成科学研究生院要求的至少六个5000级ST模块。候选人必须在研究生研讨会模块中获得满意的成绩。此外,候选人必须在规定课程中的六门课程中获得至少3.50的CAP(平均成绩至少为B)。
候选人还必须在导师的指导下成功完成一篇博士论文。该论文由一个考试小组和一名外部考官审查,并必须进行口头答辩。
CAP的计算是基于所学的所有模块。
申请
每学年有两次入学机会 - 8月和1月。
录取
所有申请者
第一学期(8月)
截止日期:前一年的11月15日
第二学期(1月)
截止日期:前一年的5月15日
新加坡国立大学研究奖学金将优先考虑博士生申请者。奖学金的申请在申请材料中是自成一体的。
课程设置:
第二学期提供的模块 - AY2022/2023
课程代码 课程名称
ST5198 研究生研讨会模块
ST5209¹ 时间序列数据的分析
ST5212¹生存分析
ST5218¹金融中的高级统计方法
ST5223统计模型。理论/应用
ST5224 高级统计理论II
ST5227¹ 应用数据挖掘
1 ST5209、ST5212、ST5218和ST5227将有两个讲课小组。
模块注册
有关模块注册的所有事宜,请参考教育记录系统中的模块注册:http://www.nus.edu.sg/ModReg/。
所有参加的模块都会被打分并计入你的CAP。如果学生没有通过某个模块而不得不重修,两个模块的成绩都将计入学生的CAP。
续读要求
要继续攻读博士课程,学生不得有以下情况。
连续三个学期CAP低于3.5(但超过3.0);或
连续两个学期的CAP低于3.0。
学生可以选择阅读超出其模块要求的额外模块。他们可以选择在满意/不满意的基础上(S/U)或审核的基础上学习额外的模块(须经系里批准)。
S/U "模块将出现在学生的成绩单/结果单上,但不会被计入学生的CAP。
审核模块的学生不需要参加期末考试,也不会得到期末成绩。审核的模块不会出现在学生的成绩单/结果单上。
此文章摘自学校官网PhD in Statistics - Department of Statistics & Data Science | Department of Statistics & Data Science (nus.edu.sg)
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