M.S. Program in Statistics

Der M.S.-Abschluss in Statistik basiert auf einer Mischung aus theoretischen und angewandten Kursen, einer umfassenden Prüfung und einer statistischen Beratung. Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an den Graduate Programs Coordinator Andi Carr (abcarr(at)ucdavis.edu).

Der Studienberater für M.S.-Studenten ist Prof. Chris Drake (cmdrake(at)ucdavis.edu); alle Studienpläne müssen von Prof. Drake oder dem zugewiesenen M.S.-Berater genehmigt werden. Die anderen Mitglieder des M.S.-Beratungskomitees für 2019-20 sind Miles Lopes, James Sharpnack und Jane-Ling Wang.

Voraussetzungen für den Studienabschluss

Genehmigt vom Graduiertenrat am 11. Juni 2019

Zulassungsvoraussetzungen

Ein Grundstudium in Mathematik oder Statistik ist typisch für Statistik-Graduierte, wird aber nicht vorausgesetzt. Aufgrund des mathematischen Charakters einiger der Graduiertenkurse sollten die Studierenden jedoch gute mathematische Fähigkeiten nachweisen können. Der Bewerber muss die Online-Bewerbung des Office of Graduate Studies (Office of Graduate Studies) ausfüllen und innerhalb der angegebenen Frist ein offizielles Zeugnis jeder besuchten Schule sowie drei Empfehlungsschreiben einreichen. GRE-Ergebnisse werden in diesem Jahr nicht berücksichtigt. Eine Punktzahl im internetbasierten TOEFL (oder IELTS) von mindestens 80 (7 für IELTS) ist erforderlich, wenn der Bewerber nicht über einen Bachelor- oder vorherigen Hochschulabschluss von einer anerkannten englischsprachigen Einrichtung verfügt. Das Programm akzeptiert keine Teilzeitstudenten.

a. Voraussetzungen: Die Voraussetzungen für die Aufnahme in den Master-Studiengang sind wie folgt: ein Bachelor-Abschluss mit einem Gesamtnotendurchschnitt von 3,0; ein Jahr Kalkül; ein Kurs in linearer Algebra; Kenntnisse in einer Programmiersprache; und Oberstufenarbeit in Mathematik und/oder Statistik.
b. Unzulänglichkeiten: Studierende, die mit Defiziten zugelassen werden, müssen die Kursarbeit innerhalb des ersten akademischen Jahres nachholen und in jedem Kurs mindestens eine B-Note erreichen.

Bitte beachten Sie: Wir können Master-Studierenden keine Finanzierung garantieren.

Double-Major M.S.

Wenn Sie derzeit an der UC Davis studieren und erwägen, Statistik als Double-Major-Master-Abschluss hinzuzufügen, gelten die Mindestzulassungsvoraussetzungen nach wie vor, jedoch gelten andere Richtlinien für das Bewerbungsverfahren. Weitere Informationen finden Sie unter Double Major MS Application Guidelines.

Der Admissions Chair für das MS-Programm ist Prof. Jie Peng. Weitere Informationen finden Sie im Bereich Zulassung.

Studienprogramm

Das Studienprogramm wird für jeden Studenten von einem der Studienberater in Absprache mit dem Studenten entwickelt und genehmigt. Dies ist ein M.S. Plan II Programm (keine Abschlussarbeit). Es sind mindestens 44 Unterrichtseinheiten erforderlich, von denen mindestens 18 auf Graduiertenebene absolviert werden müssen (gemäß den Bestimmungen der Universität). Eine umfassende Abschlussprüfung im Hauptfach ist für jeden Kandidaten erforderlich. Eine Abschlussarbeit ist nicht erforderlich. Die umfassende Abschlussprüfung erfüllt die Capstone-Anforderung.

Kursanforderungen für den Master-AbschlussKern- und Wahlfächer:

Standardkurs (insgesamt 44 Einheiten)

Kernkurse (insgesamt 32 Einheiten):

• STA 200A Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie
• STA 200B-200C Einführung in die mathematische Statistik (je 4 Einheiten)
• STA 135 Multivariate Datenanalyse (4 Einheiten)
• STA 206, 207 & 208 Statistische Methoden und Forschung (je 4 Einheiten)

Einer der beiden folgenden Kurse:

• STA 242 Einführung in die statistische Programmierung (4 Einheiten), oder
• STA 243 Computergestützte Statistik (4 Einheiten)

Wahlfächer (insgesamt 12 Einheiten):

Mindestens drei Kurse, davon mindestens ein Kurs auf Graduiertenniveau, ausgewählt aus:

• STA 137 Applied Time Series Analysis (4 Einheiten)
• STA 138 Analysis of Categorical Data (4 Einheiten)
• STA 141B Data & Web Technologies for Data Anlysis (4 Einheiten)
• STA 141C Big Data & High Performance Statistical Computing (4 units)
• STA 142 Reliability (4 units)
• STA 144 Sampling Theory of Surveys (4 units)
• STA 145 Bayesian Statistical Inference (4 units)
• STA 260 Statistical Practice and Data Analysis (3 units)

oder ein beliebiger vier-Einheiten eines Kurses auf Graduiertenniveau in Statistik.
Die folgenden Kurse können als Ersatz verwendet werden:

• Für Studenten, die in das Graduiertenprogramm als Doktoranden eintreten, ersetzt der erfolgreiche Abschluss von STA 232ABC die Kurse STA 206, 207, 208 als Voraussetzung für den M.S.-Abschluss.

• With the permission of one of the Graduate Advisers, an internship coupled with STA 299 can substitute for one elective

Emphasis in Data Science Track (total 48 units)

Core Courses (36 units)

• STA 135 Multivariate Data Analysis (4 units)
• STA 141A Fundamentals of Statistical Data Science (4 units)
• STA 200A Introduction to Probability Theory
• STA 200B Introduction to Mathematical Statistics (4 units each)
• STA 206, 207 Statistical Methods and Research (4 units each)
• STA 208 Statistical Methods in Machine Learning (4 units)
• STA 209 Optimization for Big Data Analytics (4 units)

One of the following two courses:

• STA 242 Introduction to Statistical Programming (4 units), or
• STA 243 Computational Statistics (4 units)

Elective Courses (total 12 units):

At least one course selected from the following:

• STA 137 Applied Time Series Analysis (4 units)
• STA 138 Analysis of Categorical Data (4 units)
• STA 141B Data & Web Technologies for Data Anlysis (4 units)
• STA 141C Big Data & High Performance Statistical Computing (4 units)
• STA 144 Sampling Theory of Surveys (4 units)
• STA 145 Bayesian Statistical Inference (4 units)
• STA 260 Statistical Practice and Data Analysis (3 units)
• Or any graduate level statistics course (4 units)

At least one course selected from the following:

• ECS 122A, B Algorithm Design and Analysis (4 units each)
• ECS 165A, B Database Systems (4 units each)
• ECS 170 Artificial Intelligence (4 units)
• ECS 171 Machine Learning (4 units)
• ECS 289G Special Topics in Computer Science (4 units)

A third elective course taken from Mathematics, Statistik, Informatik oder verwandten Disziplinen (mit Genehmigung des Studienberaters). (4 Einheiten)

Link zu Kursbeschreibungen: 100 level (undergraduate) – 200 level (graduate) – ECS Courses

Zusammenfassung:

Vollzeitstudenten müssen sich für 12 Einheiten pro Quartal einschreiben, einschließlich Forschungs-, Studien- und Seminareinheiten. Kurse, die eine der Kursanforderungen des Programms erfüllen, dürfen nicht S/U belegt werden, es sei denn, der Kurs wird normalerweise mit S/U bewertet. Sobald die Kursanforderungen erfüllt sind, können die Studierenden je nach Bedarf weitere Kurse belegen, obwohl die 12 Einheiten pro Quartal in der Regel mit einem Forschungskurs (299) und eventuell Seminaren oder zusätzlichen Wahlfächern erfüllt werden, die von einem der Berater für Graduierte genehmigt werden. Gemäß den UC-Bestimmungen sollten die Studenten normalerweise nicht mehr als 12 Einheiten an Kursen auf Graduiertenebene (200) oder mehr als 16 Einheiten an kombinierten Kursen auf Undergraduate- und Graduiertenebene (100, 200, 300) pro Quartal belegen.

Standard Track: 32 Einheiten des Kernstudiums und 12 Einheiten der Wahlfächer sind für insgesamt 44 Einheiten erforderlich.

Emphasis in Data Science Track: 36 Einheiten des Kernstudiums und 12 Einheiten der Wahlfächer sind für insgesamt 48 Einheiten erforderlich.

M.S. Comprehensive Exam

Jeder M.S.-Student muss ein Comprehensive Exam bestehen, um das Programm fortsetzen zu können. Die M.S. Comprehensive Examination ist eine schriftliche Prüfung. Die Prüfung kann den Einsatz von Statistiksoftware beinhalten und in einem Computerlabor stattfinden. Die Prüfung wird am Ende des Winterquartals (während der Frühjahrsferien) nach Abschluss von STA 206 und STA 207 abgelegt. Wenn ein Student die Prüfung nach Abschluss dieser Kurse nicht antritt und keine vorherige Genehmigung des Prüfungsausschusses erhält, wird dies als Nichtbestehen der Gesamtprüfung gewertet.
Sollte ein Student die Gesamtprüfung zu diesem Zeitpunkt nicht bestehen, wird ihm eine zweite Prüfung im Frühjahrsquartal nach der ersten Prüfung angeboten. Wenn ein Student die zweite Prüfung nicht antritt, wird sie als nicht bestanden gewertet. Das Nichtbestehen der Prüfung beim zweiten Versuch wird als Nichtbestehen der umfassenden Prüfung gewertet.
Das Nichtbestehen der umfassenden Prüfung führt zu einer Empfehlung an den Dekan der Graduiertenstudien, den Studenten aus dem Graduiertenprogramm auszuschließen.
Studenten, die das Graduiertenprogramm als Doktoranden begonnen haben und später ihr Studienziel in das M.S.-Studiengang eintraten und später ihr Studienziel in den M.S.-Studiengang ändern, haben die umfassende Prüfung für den Master bestanden, wenn sie den Teil STA 232AB der schriftlichen Ph.D.-Vorprüfung des Studiengangs bestanden haben.

Weiterentwicklung zur M.S.-Kandidatur

M.S.-Kandidaten des Plans II müssen vor Abschluss des Studiengangs ein Formular für die Weiterentwicklung zur M.S.-Kandidatur (Plan II) einreichen. Die Kandidaten müssen mindestens die Hälfte der für den Abschluss erforderlichen Lehrveranstaltungen (18 Einheiten) absolviert haben.

Thesis

Da es sich bei dem M.S. in Statistik um ein Plan II-Programm handelt, ist keine Abschlussarbeit erforderlich. Forschungserfahrung kann durch die Wahl von Statistik 299 unter der Leitung eines Fakultätsmitglieds gesammelt werden. Dieser Kurs kann mit der Arbeit für das Projekt oder der Datenanalyse verbunden sein, die bei der M.S.-Gesamtprüfung präsentiert werden soll.

Normative Zeit bis zum Abschluss

Die normative Zeit bis zum Abschluss für das Statistik-M.S.-Programm beträgt vier bis fünf Quartale. Ein gut vorbereiteter Student schließt das Programm in der Regel in vier Quartalen ab.

Typischer Zeitplan und Ablauf

Graduierte Studenten müssen in jedem Quartal in mindestens 12 Einheiten eingeschrieben sein. Diese 12 Einheiten können sowohl aus Pflichtkursen als auch aus 299 variablen Einheiten bestehen.

Für einen gut vorbereiteten Studenten ist es möglich, die Kernkursanforderungen bis zum Ende des ersten Jahres zu erfüllen. Studierende können länger brauchen, wenn sie im vierten oder fünften Quartal Wahlpflichtkurse belegen. Ein typisches Programm sieht wie folgt aus:

Jahr 1

STA 206 (4)
STA 200A (4)
Wahlfach (4)

Winter

STA 207 (4)
STA 200B (4)
STA 135 (4)
M.S. Comprehensive Exam
Advance to Candidacy

Spring

STA 200C (4)
STA 208 (4)
STA 242/243 (4)

Year 2

Elective (4)
Elective (4)
Elective or 299 + internship (4)

The following would be a typical program for a student requiring two full years.

Year 1

STA 106 (4)
STA 200A (4)
STA 141A (4)

Winter

STA 108 (4)
STA 200B (4)
STA 135 (4)

Spring

STA 200C (4)
Elective (4)
Elective (4)

Year 2

STA 206
Elective (4)
Elective (4)

Winter

STA 207
Elective (4)
Elective (4)
M.S. Comprehensive Exam
Advance to Candidacy

Spring

STA 208 (4)
STA 242/243 (4)
Elective (4)

*STA 200ABC is the requirement effective Fall 2017, replacing STA 131ABC.

Die PDF-Datei mit den offiziellen Anforderungen finden Sie unter „Statistics Graduate Program Degree Requirements“.
***MASTER’S STUDENTS ADMITTED BEFORE FALL 2019: Please refer to the 2017 M.S. Degree Requirements.***

Degree Requirements approved by Graduate Council June 11, 2019