一、学科概况

上个世纪20年代以来，随着科学技术的发展，数理统计应用越来越广泛，已经逐渐渗入社会的各个领域，各个方面。在我国，尤其是医学、生物学、社会科学领域，数理统计应用的程度还较低，数理统计应用人才紧缺。于是在1996年，我校向当时的轻工总会人教司提出增设“信息与计算科学（含数理统计方向）”专业的申请报告并获批准，于1998年9月开始面向全国招收第一批“信息与计算科学（含数理统计方向）”专业的学生。经过二十一年的不懈努力，已基本形成了自己的专业设置和布局，并为地方和行业建设做出了一定贡献。在统计推断理论及其应用、生物信息统计、统计计算、建模及其应用、数据挖掘及统计应用等方面已形成了自己的研究体系，并在局部形成特色。本学科师资队伍有教授6人，副教授8人，讲师6人，其中江西省高等学校中青年学科带头人3人，江西省高等学校中青年骨干教师1名，省高等学校教学名师2人，江西省“百千万人才”1人。先后承担了国家自然科学基金项目15项，省（部）级项目10多项，市级项目20多项，在中文核心刊物上发表论文100多篇，其中2篇论文被评为“最有影响力的百篇论文”。围绕4个研究方向，建设形成了4个学术研究组。

二、研究方向

考虑我校统计学科的发展和我校其它学科的发展，在充分研究分析江西省内其它院校统计学研究领域的基础上，结合我院的现状与特色，形成了四个研究方向。

1、统计推断理论及其应用（Statistical Inference and Applications）

统计推断理论是数理统计一个重要的研究方向，现在有许多有待深入研究的理论与实际问题。本研究方向着重在相依混合线性模型、聚集数据线性模型、多元分析、统计建模、参数估计等方面进行研究。目前我们已经完成和正在进行的研究项目有：“基于聚集数据模型的水泥产量与影响因素的建模及应用”，“相依线性混合方程系统的参数估计及优良性研究”，“水泥产量与各影响因素的数学建模及在生产中应用”，“垂直距离法与隧道窑热效率若干因素间的数学模型”，“混合线性模型参数估计及优良性研究”，“瓷石与高岭土样品分类的研究”，“正交试验法在陶瓷工业生产及实验中的应用”，“水泥粉磨及熟料烧成系统的数学建模研究与应用”等。

我们对统计推断理论进行更加深入研究的基础上，将统计推断理论与方法应用于经济、金融、保险、社会、工业生产、实验领域、陶瓷工艺生产、科研攻关。培养这方面的专门人才, 为我国统计学的理论研究和经济建设服务,显得尤为紧迫。因此，本研究方向不仅促进我院学科发展，而且有利于我国工业生产与社会发展。

2、生物信息统计（Biological Information and Statistic）

国内外专门从事生物统计学的科研院所较少，我院作为国内从事生物统计领域教学、科研的高等院校，在本研究领域做了一些研究工作并取得了一定的学术地位。

本研究方向是针对随着人类生活水平的提高，人们越来越关注自身的健康，关于生命科学的研究受到了极大的关注。随着人类基因组计划正式启动、人类基因图谱测试的完成，探索基因和蛋白质调控功能、寻找致病基因、发展基因疗法等将是更为重要和更为艰巨的任务。作为一门新兴的极富生命力的交叉学科，人类疾病基因的识别与定位是遗传学中一个核心的问题，关于该问题的研究将对人类疾病的预防、诊断与治疗起到关键性作用，对提高人类的健康水平、延长人的寿命具有极端重要的意义。目前，全国很多医疗、卫生单位迫切需要研究生物统计学的高级专业人才。本研究方向的设立对我国生物统计学方面的培养，提供这方面的专门人才，对于我国生物统计发展，促进我国医疗、卫生事业的发展具有深远的意义。

3、统计计算及其应用（Statistical Computing and Applications）

本研究的方向将根据统计在某一领域的应用（例如：经济、保险、计算机应用、管理、生物、医药、工业等）,旨在培养具有良好的数学、统计学、计算机科学素养。结合我们现有研究体系和研究内容，着重在概率统计、统计计算、数值逼近的基本理论和方法及计算机应用技术等方面进行研究。研究内容涉及数学、管理学、计算机科学与技术等学科领域。学科交叉与融合性强，能进行统计调查与数据分析、风险评估和风险管理。这些研究工作不仅能加强数理统计，数值计算等关理论和算法的研究；而且也将推动数理统计，数值计算在经济、金融和计算机中的应用，提高我院数理统计，信息与计算科学的建设和发展。

4、数据挖掘及统计应用（Data Mining and Statistical Applications）

本方向对数据挖掘理论、方法、模型开展了持续深入的研究，经过多年努力在以下方面做了许多创新性工作，并形成一定的特色。企业危机管理及其预警研究：通过应用现代数据分析与数据挖掘技术，系统研究危机的识别、分析、度量和预警方法、模型，提高企业处理与应对危机事件的能力。时间序列分析研究： 重点是对时间序列进行研究。结合传统时间序列处理技术和理论，建立模糊时间序列模型。基于数据挖掘的网络安全应用研究：利用模式识别及数据挖掘等技术进行网络安全态势计算，并建立智能化网络安全系统模型。

三、培养目标

培养适应我国社会主义建设需要，德、智、体、美全面发展的、具有创新精神、从事本学科领域较高层次的科学研究、教学和工程技术方面工作的高级科技人才。具体要求如下：

1、形成系统的理论知识体系，能掌握应用统计涉及的相关案例领域的专业知识背景；

2、具有一定的从事科学研究和解决实际问题的能力，具有较强的数据采集、分析处理及统计建模、统计软件开发运用的能力，具有很好的统计计算、统计推理的能力；

3、较熟练掌握一门外语，具备应用外语开展学术研究和学术交流的基本能力；

4、遵守学术规范，恪守学术道德。

四、学制和学习年限

硕士研究生学制一般为3年，全日制硕士研究生最长学习年限原则上不超过4年，非全日制硕士研究生最长学习年限原则上不超过5年。鼓励优秀硕士研究生提前毕业，原则上学习年限不少于两年。研究生申请提前毕业和延期毕业，具体按学校有关规定执行。

五、培养方式

统计学学术型学位硕士研究生的培养采用课程学习、科研训练、学术交流相结合的方式，注重基础理论的学习、研究方法的训练和创新能力的培养。鼓励研究生入校即进入课题，课程学习与科学研究同步进行。通过课程学习和科研训练，系统掌握所在学科领域的理论知识，形成相应的分析问题和解决问题的能力。

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