北美一流统计学专业课程设置.doc

北美一流统计学专业课程设置统计2000研 张蕾AbstractIn this report, we present the course description of statistics in the leading statistics major in universities in the United States and Canada. By dividing statistics discipline into several categories, we organize the courses according to these categories. We also took some email interview with students studying in North America and interviewed with teachers in our department who had experiences abroad. Qualitative research methods were taken, which is current research methodology in many countries.摘要：本文运用质的研究的方法，考察了美国和加拿大的一流大学统计学专业的统计课程设置，并对统计学科进行了分类，按此类别进行描述；对部分海外留学生和具有国外经历的教师进行了访谈，再现了他们对国内外课程设置的亲身体会。关键词：北美 统计学 专业课程设置 质的研究方法 前言：研究背景及方法介绍背景与意义本课题是中国人民大学统计学系研究生“追踪世界统计学术前沿”系列课题的子课题。专业课程设置对于完善学生的知识结构、构建扎实的专业基础具有十分重要的意义，正如一位现在美国哈佛大学的工作的我系毕业生所说：“大学时期是学习的最好阶段，学生们如此年轻，精力旺盛、聪明、对几乎所有事物都感兴趣。如果学校不能为他们提供好的课程，将是对生命的巨大浪费。”因此，本课题旨在对北美一流的大学统计学专业的本科生和研究生的专业课程设置作描述性报告，以期让大家了解这些一流的大学统计专业的课程设置的客观现状，以便为完善国内的统计专业课程设置提供参考。对专业课程设置的描述，则主要介绍开设了哪些课程，每门课的内容如何。考虑到国内的学期划分与国外有所不同，我们没有考察课程的安排（schedule），但列出了每门课的先修课。研究方法根据课题的研究内容的需要，本文主要使用了质的研究方法，这主要得益于我正在上的我系彭非老师开设的一门课：“定性数据的研究方法”，北京大学的陈向明老师称其为“质的研究（2000.1）”，我个人倾向于使用“质的研究”，以区别于人们平常所理解的“定性研究”。彭老师将目前国际上流行的、国内刚刚起步的定性分析的研究方法和范式介绍给我们，启发我在整个过程中贯彻质的研究的思想，因此本课题主要运用了文本分析和个人访谈方法。由于此课题进行的过程与学习质的研究课程是同时的，对于质的研究的方法和技术也是一个逐步学习的过程，因此有些技术的使用不够规范，效果也不尽人意。实物（文字）分析主要就得到的大学课程介绍进行整理分类。之所以会用访谈法，是因为考虑到单独研究一些大学统计专业课程设置的有关介绍资料相对死板，只是概括的描述。近年来，越来越多的学生赴国外留学，其中以美加大学居多，随着国际交流的增进，越来越多的教师到国外进行访问研究，所以，我们通过对这些老师和同学的访谈，了解他们的具体体会，会更加生动具体，提供更多的信息。因此，本研究共分三部分：美加各大学（以美国大学为主）统计专业课程描述部分已毕业学生主要是在国外就读研究生和已经工作的学生的亲身体会。部分教师的意见、建议资料来源考虑到时效性，文本资料主要通过互联网登陆各大学的网页，也有部分是向大学索取有关资料。对毕业生的“访谈”是通过电子邮件（英文）进行的，对老师则通过面访的方式。选样方法样本选择主要采用目的性抽样（purposive sampling），这样可以以尽量小的样本量得到尽量大的信息量。对所研究大学，我们主要根据比较权威的专业排名，选择名列前茅的大学统计专业。对留学生，我们主要采访了曾经在我系的本科或硕士毕业生中，现正在或曾经在国外读书的，他们有的已经在美国或加拿大工作，这些同学有机会通过自己的经历对国内外的课程设置情况进行比较，往往能够提出一些具体而有帮助的意见。对教师，我们主要选择了有海外留学或访问经历的老师。值得注意的是，值的研究的目的不是将结果推论到从中抽样的总体，而是试图为关注同样或类似问题的人提供有用信息，因此，我们所进行的访谈并不代表所有我系的毕业生的意见，甚至也不代表所有我系毕业的海外留学生的意见。教师的访谈也是如此。一、北美一流统计学专业课程设置大学的选择根据可获得信息的实际情况，本课题主要考察美国的大学。对美国学校的选择，本文以美国较具权威的网站所做的数理统计（mathematical statistics）全美排名（1999）的前十名大学和某国内网站的统计（statistics）专业排名（出处和年度不详）为依据（见附表）。U.S.News所进行的排名，主要反映其学术优势（academic excellence）。考察各大学的学术声誉、师资力量、学生选拔、资金状况及学生毕业状况等。通过设计一些客观标准，如：学术界内外的声誉排名、录取分数、科研经费、从事科研人员的总数和毕业生在职业考试和工作市场上的表现等；运用专家意见法，请大学的系主任和教员就他们熟悉的项目打分等方式对不同的专业进行排名。另外一家网站的排名，没有列明出处，据推测也应源于美国的调查机构，排名虽略有变动，但变化不大，也具有参考价值。因此，我们认为选取这些大学较具代表性。附表1：全美数理统计排名Math Specialties: Mathematical Statistics（1999） 1. University of CaliforniaBerkeley 2. Stanford University (CA) 3. University of WisconsinMadison 4. University of North CarolinaChapel Hill 5. Harvard University (MA) 5. University of Chicago 7. Cornell University (NY) 7. Purdue UniversityWest Lafayette (IN) 9. University of Washington 10. University of MichiganAnn Arbor附表2：统计(Statistics)1 Standford Univ.2 Univ. of California， Berkeley3 Univ. of Chicago4 Univ. of Wisconsin， Madison5 Univ. of North Carolina6 Cornell Univ.7 Columbia Univ.8 Harvard Univ.9 Iowa State Univ.10 Princeton Univ.11 Purde Univ.12 Univ. of California， Los Angeles13 Univ. of Illinois at Urbana-Champaign14 Univ. of Washington，Seattle15 Yale Univ.16 Carnegie Mellon Univ.17 Colorado State Univ.本文综合考虑了两种排名，选取了若干大学的统计学专业进行研究，他们包括：加州大学伯克利分校（UC-Berkley）、哈佛大学、威斯康星大学（Madison）、北卡罗来那大学（Chapel Hill）、芝加哥大学、华盛顿大学、加州大学洛杉矶分校（UCLA）、密歇根大学、康奈尔大学、普渡大学（Purdue UniversityWest Lafayette）等。由于宾夕法尼亚大学的统计学系设于沃顿商学院，因此也比较有借鉴意义。加拿大的学校则选取了滑铁卢大学、多伦多大学。课程描述的模式对课程的描述，主要依据统计学学科体系的构造与完善研究课题组提出的理论统计学和应用统计学框架进行的。理论统计学 应用统计学 统计史学 统计学其他学科统计指标体系设计 政府统计 统计思想史学 统计活动组织与管理 统计指数理论 企业统计 统计活动史学 统计法学试验设计 经济计量学 比较统计研究 统计调查 金融统计 统计教育与统计培训统计描述 保险精算概率论 人口统计学参数估计与假设检验 社会统计学非参数估计 科学技术统计稳健估计 天文统计回归分析 地质统计生物统计 方差分析 生物统计随机过程 气象统计时间序列分析 生态与环境统计多元分析 医学与卫生统计贝叶斯统计 教育与心理计量学决策论 统计质量控制序贯分析 可靠性分析空间统计 生存分析统计计算 统计应用软件理论统计学其他学科 应用统计学其他学科具体课程描述统计专业课程设置从某种意义上讲，不同的学校具有其自身的特色；但就其核心和框架却是大同小异。我们认为，各学校的课程设置各有侧重，本科生和研究生的差异显著性也有所不同，还有另外一个客观原因，就是不同学校的课程介绍详细程度不同，因此，我们以每所学校的某一门课为基本单位，而没有对这些课程内容进行汇总和综合，从而避免了人为的（即使是无意识的）“扭曲”。我们将有关课程设置的文本资料的原貌展现给读者，让读者根据自己的需要去进行加工，我们列出英文的原文，然后附上中文的翻译 翻译参考书：英汉统计辞典，龚鉴尧，1989年10月，广东人民出版社。数学辞典，谷超豪，1992年8月，上海辞书出版社。英汉统计词汇，吴辉，1987年2月，中国统计出版社。抽样调查，K.Kish著，倪加勋主译，1997年12月，中国统计出版社。时间序列分析：预测与控制，Box,G.E.P.著，顾岚主译，1997年9月，中国统计出版社。随机过程，Ross,S.M.著，何生武等译，1997年7月，中国统计出版社。，可能有些翻译不够准确，也有一些术语，国内的翻译不够统一。因为这一问题超出了我们的讨论范围，所以，其中的译法仅供参考。为了方便起见，我们设置了查询链接。理论统计学 应用统计学 统计史学 试验设计 经济计量学 统计思想史学统计调查 金融统计 统计描述 保险精算概率论 人口统计学参数估计与假设检验 社会统计学非参数估计 科学技术统计稳健统计 天文统计回归分析 地质统计生物统计 方差分析 生物统计随机过程 气象统计时间序列分析 生态与环境统计多元分析 医学与卫生统计贝叶斯统计 教育与心理计量学决策论 统计质量控制序贯分析 可靠性分析空间统计 生存分析统计计算 统计应用软件理论统计学其他学科 应用统计学其他学科线性模型数据分析工商管理统计统计方法综合课理论统计试验设计（Design of Experiments） 先修课：概率论、数理统计、回归分析本科 UC-Berkley Experimental Design - Statistics(STAT)2324unitsRandomization, blocking, factorial design, confounding, fractional replication, response surface methodology, optimal design. Applications.试验设计：随机化，区组设计，析因设计，混杂法, 部分重复, 反应曲面方法, 最优设计。以及应用。哈佛大学： Statistics 140. Design of Experiments and Quasi-Experiments Statistical designs for the estimation of the effects of treatments in both controlled experiments and observational studies. Topics include randomization, blocking, fractional replication, covariance adjustment, subclassification, matched sampling, model-based adjustment.Prerequisite: Statistics 100 and 139, or equivalent.实验和准实验设计：观察性试验和控制性试验中的处理效果估计的统计设计。包括：随机化，区组设计，部分重复，协方差调整，次级分类，匹配抽样，基于模型的调整。滑铁卢大学 STAT 332 F,S 3C 0.5Sampling and Experimental DesignDesigning sample surveys. Probability sampling designs. Estimation with elementary designs. Observational and experimental studies. Blocking, randomization, factorial designs. Analysis of variance. Designing for comparison of groups. Prereq: STAT 231 or equivalent 抽样和实验设计：抽样调查设计。概率抽样设计。基本设计的估计。观察型和实验型研究。区组设计，随机化，析因设计。方差分析。组间对照的设计。STAT 430 F,S 3C 0.5Experimental Design Review of experimental designs in a regression setting; analysis of variance; replication, balance, blocking, randomization, and interaction; one-way layout, two-way layout, and Latin square as special cases; factorial structure of treatments; covariates; treatment contrasts; two-level fractional factorial designs; fixed versus random effects; split-plot and repeated-measures designs; other topics. Prereq: STAT 331 and 332, or consent of instructor 实验设计：在回归的背景下概述实验设计；方差分析；重复，平衡法，区组设计，随机化及交互作用；单向布置，双向布置，拉丁方设计；处理的析因结构，共变；双层部分析因设计；固定效果与随机效果；裂区设计与反复测量设计；及其它论题。华盛顿大学 STAT 486 Experimental Design (3) NW Topics in analysis of variance and experimental designs: choice of designs, comparison of efficiency, power, sample size, pseudoreplication, factor structure. Prerequisite: Q SCI 482; recommended: Q SCI 483. Offered: jointly with Q SCI 486. 实验设计：方差分析和试验设计专题：设计选择，效率比较，功效，样本规模，伪重复，因子结构。研究生滑铁卢大学 STAT 830 Theory of Experimental Design S,F (0.5) 内容同STAT 430 实验设计理论：同上芝加哥大学345 DESIGN AND ANALYSIS OF EXPERIMENTS. An introduction to the methodology and application of linear models in experimental design. A major focus of the course will be the basic principles of experimental design, such as blocking, randomization and incomplete layouts. Many of the standard designs, such as fractional factorial, incomplete block and split unit designs will be studied within this context. The analysis of these experiments will be developed as well, with particular emphasis on the role of fixed and random effects. Time permitting, additional topics may include response surface analysis, robust methods of analysis and the use of covariates in the analysis of designed experiments. PQ Statistics 343 and Statistics 245. Winter. 试验设计和分析：试验设计中线性模型的运用和方法介绍。集中介绍试验设计的基本原理，如：区组设计，随机化和不完整配置。学习许多标准的设计，如：部分析因设计，不完全区组设计和裂区设计。还将介绍试验分析。华盛顿大学 STAT 577 Advanced Design and Analysis of Experiments (3) Concepts important in experimental design: randomization, blocking, confounding. Application and analysis of data from randomized blocks designs, Latin and Greco-Latin squares, incomplete blocks designs, split-plot and repeated measures, factorial and fractional replicates, response surface experiments. Prerequisite: STAT 570 or STAT 421 (minimum grade 3.0), or permission of instructor. Offered: jointly with BIOST 577. 高等实验设计与分析：试验设计中的重要概念：随机化，区组设计，混杂法。随机区组设计数据的分析和应用，拉丁方和希腊拉丁方，不完整的区组设计，裂区设计和重复测量设计，析因和部分重复，反应曲面试验。康奈尔大学 STENGR 575 Experimental Design (Enroll in OR&IE 575.) 2 credits. Weeks 8-14 (alternates with 576). Lecs. TR 8:40-9:55. Secs: W 12:20-2:15, R 2:30-4:25. Prerequisite: OR&IE 476. Instructor: R. Cleary. Randomization, blocking, sample size determination, factorial designs, 2p full and fractional factorials, response surfaces, Latin squares, split plots, Taguchi designs. Engineering applications. Computing in MINITAB or SAS.实验设计：随机化，区组设计，抽样规模的确定，析因设计。完全的和部分的析因设计，反应曲面法，拉丁方，裂区法，Taguchi设计。工程中的应用。用MINITAB或SAS计算。）密歇根大学 Statistics 570: EXPERIMENTAL DESIGN Prerequisite: Statistics 500, or permission. I. (3) Basic topics and ideas in the design of experiments: randomization and randomization tests; the validity and analysis of randomized experiments; randomized blocks; Latin and Greco-Latin squares; plot techniques; factorial experiments; the use of confounding and response surface methodology; weighing designs, lattice and incomplete block and partially balanced incomplete block designs. 实验设计：试验设计的基本思想和论题：随机化和随机化检验；随机试验的效度与分析；随机区组设计；拉丁方和希腊拉丁方；制图技术；析因试验，混杂法和反应曲面法的运用；加权设计，方格设计和不完全区组设计，部分平衡的不完全区组设计。北卡罗来那大学（下简称北卡大学 ）194- DESIGN AND ROBUSTNESSCorequisite, Statistics 165. Design: Classical designs (BIB, Latin square, fractional factorial, industrial designs, Taguchi; Optimal designs: D-optimality, etc.; Sequential designs: sequential probability ratio test, Stein 2-stage. Robust methods: M-, L-, R-estimates, breakdown, influence curves; bootstrap, jackknife, cross-validation. Fall. Chakravarti, Marron (3) 设计与稳健性：传统的设计：BIB，拉丁方，部分析因设计，工业设计，Taguchi设计；最优设计：D-最优化，等；序贯设计：序贯概率比率估计检验，Stein两阶段法。稳健方法：M-估计，L-估计，R-估计，下分法，影响曲线；bootstrap，刀切法，交叉确认法。211- SPECIAL TOPICS IN THE DESIGN OF EXPERIMENTSPrerequisite, Statistics 150 or 194. Factorial experiments, construction and analysis of symmetrical, mixed, and fractional factorial designs. Orthogonal and balanced arrays. Response surface methodology. Mixture and screening designs. Optimality of designs. Recent developments. (3). 试验设计专题：析因设计，对称的，混合的和部分的析因设计的分析和构造。正交数组和平横数组。反应曲面法。混合和筛选设计。设计的最优化。新近发展。212- COMBINATORIAL PROBLEMS OF THE DESIGN OF EXPERIMENTSPrerequisite, Statistics 194. Finite groups, fields, and geometries. Difference sets. Orthogonal Latin squares, orthogonal arrays, balanced and partially balanced incomplete block designs. Algebras of association schemes and relations. Randomization, orthogonal designs, general balance and strata. Chakravarti. (3)试验设计的组合问题：有限总体，现场设计，几何设计。差集。正交拉丁方，正交数组，平衡的和不平衡的不完全区组设计。关联方案和关联关系代数学。随机化，正交设计，一般的平衡和层。查询统计调查（Sampling Surveys） 先修课：数理统计本科UC-Berkley Sampling Surveys - Statistics(STAT)1524unitsDescription: Theory and practice of sampling from finite populations. Simple random, stratified, cluster, and double sampling. Sampling with unequal probabilities. Properties of various estimators including ratio, regression, and difference estimators. Error estimation for complex samples .统计调查：有限总体抽样理论与实践。随机抽样、分层、整群、二重抽样，不等概抽样，包括比率估计在内的各种估计的性质，回归，差估计（difference estimators.）、复杂样本的估计误差。哈佛大学 Statistics 160. Survey Methods Methods for design and analysis of sample surveys. Techniques for sample design, with examples from some widely used current surveys. Estimation methods (including calculation and use of sampling weights) and variance estimation methods (including resampling methods). Several guest lectures on nonstatistical aspects of survey methodology such as questionnaire design and validation. Other topics may include variance estimation for complex surveys and estimators, nonresponse, and small-area estimation.调查方法：抽样调查设计和分析方法。包括抽样设计技术、估计方法（抽样权数的计算和运用）和方差估计法（再抽样方法），无回答问题、非抽样误差。调查方法的非统计问题客座讲座如：问卷设计与效度。其它问题如：复杂调查和复杂估计量的方差估计，无回答，小范围估计。威斯康星大学 411 An Introduction to Sample Survey Theory and Methods. An elementary development of the statistical theory (and methods) used to design and analyze the results from sample surveys. Topics: basic tools, simple random sampling, ratio and regression estimation, stratification, systematic sampling, cluster (area) sampling, unequal probability sampling, sampling on successive occasions, non-sampling errors, analytical sample surveys. For illustration and clarification, examples drawn from diverse areas of application.抽样调查理论方法介绍：应用于抽样调查设计和分析的统计理论和方法的基本发展。简单随机抽样、分层随机抽样、比率和回归估计、系统抽样、整群抽样、不等概率抽样、连续时机抽样、非抽样差和抽样调查分析。用各领域的实际例子进行说明。宾夕法尼亚大学沃顿商学院 210. Sample Survey Design. (M) An overview of survey design and methodology. Topics include questionnaire design, effects of question wording on responses, the sampling frame, simple random sampling, stratified sampling, longitudinal designs and panel methods, data collection, nonresponse bias and missing data, and applications. 抽样调查设计：调查设计和方法论综述。 包括：问卷设计，问卷措辞对回答的影响，抽样框，简单随机抽样，分层抽样，纵向设计和panel方法， 数据采集，无回答偏差与缺失数据。密歇根大学 Statistics 480: Survey Sampling Techniques Course will introduce students to basic ideas in survey sampling, moving from motivating examples to abstraction to populations, variables, parameters, samples and sample design, statistics, sampling distributions, Horvitz-Thompson estimators, basic sample designs (simple random, cluster, systematic, stratified, multiple state), various errors and biases, special topics. Three hours lecture and 1.5 hour laboratory session each week.调查抽样技术：向学生介绍抽样调查的基本思想，从引人入胜的例子抽象出总体、变量、参数、样本和抽样设计，抽样分布。Horvitz-Thompson 估计，基本的抽样设计（简单随机抽样、整群抽样、系统抽样、分层抽样、多阶段抽样），各种误差和偏差。滑铁卢大学 STAT 454 W 3C 0.5Sampling Theory and Practice Sources of survey error. Probability sampling designs, estimation and efficiency comparisons. Distribution theory and confidence intervals. Generalized regression estimation. Software for survey analysis. 抽样理论和实践：调查误差的来源。概率抽样设计，估计和效率比较。分布理论和置信区间。广义回归估计。调查分析软件。研究生滑铁卢大学 STAT 854 Sampling Theory and Practice W (0.5) Sources of survey error. Probability sampling designs, estimation and efficiency comparisons. Distribution theory and confidence intervals. Generalized regression estimation. Software for survey analysis.抽样理论和实践：内容同本科。芝加哥大学331 SAMPLE SURVEYS (= Sociology 368). This course develops the classical techniques of Sample Surveys - random sampling methods, stratification, cluster sampling, ratio estimation, and elaborations of these ideas (systematic sampling, regression estimation) - with due attention to derivations and limitations. Methods for dealing with non-response and partial response (call-back schemes, imputation methods) will also be addressed. PQ Consent of Instructor. Autumn. 抽样调查：该课介绍抽样调查的传统技术随机抽样方法，分层抽样，整群抽样，比率估计以及这些方法的深入（系统抽样，回归估计）方法的推广和局限。无回答和部分回答问题的处理（在访问计划和迭代方法）。威斯康星大学 611 Sample Survey Theory and Method. Simple random sampling; stratified random sampling; ratio and regression estimates; systematic sampling; subsampling with units of equal and unequal size; double sampling; multi-stage and multi-phase sampling; Bayesian and other approaches.抽样调查理论与方法：简单随机抽样、分层随机抽样、比率和回归估计、系统抽样、等样本容量和不等样本容量次级抽样；双重抽样、 多阶段和多相抽样，贝叶斯及其它方法。密歇根大学 Statistics 580 (Biostat 617, Soc 717): THEORY OF SAMPLING Mathematical foundations of sampling finite populations. Simple random sampling; stratification ; ratio and regression estimates; systematic sampling, subsampling; cost functions and choice of optimal design; estimation procedures. 抽样理论：有限总体抽样的数学基础。简单随机抽样，分层抽样、比率和回归估计，系统抽样、次级抽样，成本函数与最优设计选择；估计过程。Statistics 670: INTERMEDIATE SAMPLING THEORY Recent developments in the foundations and methodology of sampling finite populations. Identifiability of units, likelihood of units, likelihood functions, admissibility of standard estimators, randomization, use of prior information in design and inference. Models for non-sampling errors including bias, response error and non-response. Other topics of current interest. 中级抽样理论：有限总体抽样的基础和方法论的最新发展。单位的识别，单位被抽中的可能性（likelihood of units,），似然函数，标准估计量的容许度，随机性、设计和推断中先验信息的使用，包含偏差、回答误差和无回答误差的非抽样误差模型。北卡大学225- SUBSAMPLING TECHNIQUESPrerequisite, Statistics 165. Basic subsampling concepts: replicates, empirical c.d.f., U-statistics. Subsampling for i.i.d. data: jackknife, typical-values, bootstrap. Subsampling for dependent or nonidentically distributed data: blockwise and other methods. Carlstein. (3). 次级抽样：次级抽样基本概念；重复抽样 参见：L.Kish著，倪加勋主译抽样调查，中国统计出版社，1997年12月。该书中将replicated sampling 译为“重复抽样”。，经验c.d.f，U统计量。i.i.d.数据的次级抽样：刀切法，典型值，bootstrap。非独立或分布不一致数据的次级抽样：顺时针法或其他方法。华盛顿大学 STAT 403 Introduction to Resampling Inference (4) NW Introduction to computer-intensive data analysis for experimental and observational studies in empirical sciences. Students design, program, carry out, and report applications of bootstrap resampling, rerandomization, and subsampling of cases.再抽样（Resampling）推断介绍：介绍经验科学中试验性研究和观测性研究的计算机密集型数据的分析。应用bootstrap再抽样，再随机化和次级抽样的案例，学生进行设计、编程，实施并完成报告。STAT 529 Sample Survey Techniques (3) Design and implementation of selection and estimation procedures. Emphasis on human populations. Simple, stratified, and cluster sampling; multistage and two-phase procedures; optimal allocation of resources; estimation theory; replicated designs; variance es