芝加哥大学统计学

统计系提供了令人兴奋的，最近经过重新修订的博士学位。该计划使学生参与广泛领域的前沿跨学科研究。统计已经成为生物，物理和社会科学以及人工智能和机器学习等传统计算机科学领域研究的核心组成部分。
统计学是分析数据的理论，方法和实践，是所有科学领域的基本工具，并且已成为围绕移动计算，金融，营销和万维网发展的应用程序中进行预测的主要工具。芝加哥大学统计学专业的硕士课程是专业学位的令人兴奋的组合，为您准备在这些新兴领域的工作，以及对那些想要的人而言，是为从事统计学或数据科学领域的任何领域的博士研究做准备用过的。  

研究
教师在理论和应用统计，生物物理学，化学，数学，地球物理学，天文学，遗传学，神经科学，细菌学，生物统计学，公共卫生，机器学习，人工智能，影像学，心理学，社会学，医学等领域的书籍和期刊上发表了文章，法律，科学史，教育和商业。rina foygel barber和chao gao研究高维统计推断中的问题及其应用。per myklan利用他在mar理论和随机演算方面的专业知识来更好地了解金融市场。yali amit正在从根本上开发计算机视觉的新方法，并致力于用于记忆和识别的神经模型。玛丽·萨拉·麦克皮克（mary sara mcpeek）研究遗传关联，并且是理解抽样个体之间家庭关系的统计影响的领导者。马修·斯蒂芬斯（matthew stephens）研究遗传关联和种群遗传学，并且是现代贝叶斯方法在遗传学，可再现性研究和开放科学中的应用领导者。丹·尼古拉（an nicolae）研究影响人类疾病的遗传和环境因素，并且是国家和国际哮喘遗传学财团的联合主席。吴伟标正在开发新颖的数学方法来分析时间序列。机器学习研究由rebecca willett和risi konor领导。丹·尼古拉（an nicolae）研究影响人类疾病的遗传和环境因素，并且是国家和国际哮喘遗传学财团的联合主席。吴伟标正在开发新颖的数学方法来分析时间序列。机器学习研究由rebecca willett和risi konor领导。丹·尼古拉（an nicolae）研究影响人类疾病的遗传和环境因素，并且是国家和国际哮喘遗传学财团的联合主席。吴伟标正在开发新颖的数学方法来分析时间序列。机器学习研究由rebecca willett和risi konor领导。
该系已将其视野扩展到计算和应用数学的各个领域：约翰·雷尼茨（john reinitz）是一位数学生物学家，他研究用于建立基因表达模式的数学模型。guillaume bal和lek-heng lim是应用数学家，分别从事反问题理论和计算代数及微分几何。玛丽·席尔伯（mary silber）研究动力学系统，重点是理解系统行为质变背后的数学机制，而与阿贡国家实验室（argonne national lab）联合的米海·安尼特斯库（mihai anitescu）研究非凸约束优化，并将其应用于能源领域的大规模问题。
核心网域：
应用动力系统：mary silber
应用概率：guillaume bal
偏微分方程：guillaume bal
概率： alisa knizel， steve lalley，greg lawler，yi sun
数学统计： rina foygel barber，peter mccullagh，michael stein，stephen stigler，wang mei，wu wei-biao
数值oe和pe：
科学计算： mihai anitescu，lek-heng lim，ronal thiste
统计方法： rina foygel barber，claire onnat， peter mccullagh，mary sara mcpeek，per myklan，an nicolae，michael stein，matthew stephens，stephen stigler，victor veitch， wei‑biao
跨学科领域：
生物统计学： ronal thiste
计算化学：
计算神经科学： yali amit
环境与空间统计： mihai anitescu，mary silber，michael stein，wang mei
反问题与成像：纪尧姆·巴尔（guillaume bal）
机器学习和模式识别： yali amit，rina foygel barber， risi konor，lek-heng lim
数学金融与计量经济学： lars hansen，per myklan，吴伟标
统计和遗传： 玛丽·萨拉·麦克皮克（mary sara mcpeek），丹·尼古拉（an nicolae），约翰·雷尼兹（john reinitz），马修·史蒂芬斯（matthew stephens）， 王静树

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