国内生物统计学硕士有前途吗

博宇考试网 2023-08-15 大学排名 次
国内生物统计学硕士有前途吗
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国内生物统计学硕士有前途吗？

国内生物统计学硕士有前途！

生物统计学是一门探讨如何从不完整的信息中获取科学可靠的结论以此进一步进行生物学实验研究的设计，取样，分析，资料整理与推论的科学.生物统计的毕业生不管是硕士还是博士，都很好找工作。

有前途，生物统计学硕士就业前景很不错，生物统计学是生物学科大类中唯一一个就业面深度和广度都较大的分支，因为生物统计属于生物学与计算机科学的交叉学科，就业很不错且薪资待遇高。

医学专业硕士研究生统计学看什么书？

01《直观生物统计学》

作者：Harvey Motulsky

ISBN：978 - 0199946648

“《直观生物统计学》（Intuitive Biostatistics）是一部佳作，可以向各自不同的实验生物学家教授不少知识。与我曾阅读的其他统计学文本不一样，它涵盖对多重比较的广泛和精心设计的讨论，对数据分析中常见和可不要的错误的警告，对适用于各自不同的检测的假设的回顾，将重点置于置信区间并不是P值，对为什么在科学工作中很少需统计学显著性概念的解释还有对非线性回归的明确解释（一般在实验室中使用；统计学书籍中鲜有解释）。

其实，我对《直观生物统计学》很满意，故此，我决定故将他用作我的博士后同事和研究生的参考资料，他们均依赖于统计学，且相当大一部分全部都需要要更深入透彻的了解精确原因。Motulsky所写之作均经过深思熟虑，具有令人信服的逻辑和智慧。他以例教事，教导大家可以期待使用统计方式做什么，可能同样重要的是，教导大家不可以期待使用统计方式做什么。他因该作品取得赞誉，针对不少曾拜读该作品的科学家来说，它确实具有价值，甚至可能具有变革性。”-Bruce Beutler，2011年诺贝尔生理学和医学奖得主，德克萨斯大学西南医学中心宿主防御遗传学中心主任

概览：

《直观生物统计学》不仅是对统计学的讲解，也是对统计学的回顾。与其他书籍相比，它具有：

广度并不是深度。这是一本指南，不是一本烹饪书。

叙述并不是数学。基本上不使用方程。

解释并不是方式。该书讲解了一部分统计方式的细节，只哪些表格来完成计算。

本书的目标受众：

期望理解生物医学期刊的统计部分内容的医学（和其他）专业人才员。虽然这些读者不用分析任何数据，但需理解他人发表的分析。本书试图从宏观的视角解释，依然不会陷入太多的细节。

本科生和研究生、博士后和分析数据的研究人员。该书解释了数据分析的大多数情况下原理，但不会教你如何进行统计计算或如何使用任何特定的统计程序。本书是更传统的统计文本和统计软件文档的绝佳辅助工具。

向统计学家咨询的科学家。统计学一般看似一门外语，该书的主要内容可作为一部词典来弥合科学家与统计学家当中的差距。贯穿全书的是解释统计术语的“隐语”部分，并指出统计学什么时候赋予普通词汇很特殊的含义（导致不少混淆的来源）。

02《基本生物统计学》

作者：Harvey Motulsky

ISBN：978-0199365067

“《基本生物统计学》（Essential Biostatistics）以通俗易懂的简洁语言提取出大学级生物统计学主题的精髓，引人入胜，发人深省。在学校念书学生和生物统计学从业者将发现：《基本生物统计学》是一份极好的参考资料，它了解阐述了主要统计概念和程序，同时还阐明了不少容易陷入的错误统计结论。这本书是传统生物统计学书籍的绝佳搭档。”-Derek Webb，伯米吉州立大学

“作者很好地解释了为什么我们使用统计学，并不是陷入解释我们如何计算统计学的困境。我发现，本书将计算搁置一旁，转而探讨我们为什么在科学中使用统计学的大背景，令人耳目一新。”-W. Coble，院长，史蒂夫奥斯汀州立大学

概览：

本书并没有解释如何计算任何统计检验。其实，本书只涵盖两个方程。

第1章很有趣，它解释了常识如何误导你，还有为什么我们需理解统计学原理。

第2章描述了理解可能性复杂性的独特方式。

第4章讲解了统计思维，解释了比例的置信区间，还有在一定要处理如何量化离散的概念以前使用置信区间从样本到群体进行归纳的逻辑。

在解释P值（第13章）和统计学显著性（第14章和第15章）以前，本书解释了用置信区间比较各组（第12章）。

第16章解释了I型错误有多常见，还有显著性水平和错误发现率当中的差异。

第19章利用一系列表格解释了全部常见的统计检验。

基本上每一章都解释了统计学概念如何受到误解的“隐语”部分。

基本上每一章都涵盖“常见错误”部分，第25章解释了更多需不要的大多数情况下错误。

本书的目标受众：

需学习统计学的在学校念书学生，不分专业。

生物统计学从业者。

应用统计专业合适考什么专业硕士研究生？

1.继续念统计学，有偏数理统计的硕士、也有偏应用统计的硕士，换专业成本最低，而且，就业也不差，比如假设想从事金融行业，实际上目前做量化投资的都会招很多统计学出身的人，而且，针对硕士学的是不是是金融学实际上要求也不高，你完全可以考个CFA，CPA或者学一部分金融统计课程了解。数理统计硕士出来还可以去药厂或者一部分定量的咨询公司。

2.转金融工程、数量经济学、计量经济学等一部分统计学与金融学的交叉学科。实际上金融工程里用的统计学实际上非常少，数学主要以可能性论和随机过程为主，但根据国内衍生品市场的蓬勃发展和进步现状，实际上这种类型金融工程的课程也会涉及不少数量化分析的主要内容，以后出来从事的工作不少也会和统计学有关。比如数量化选股、统计套利等。

3.转市场营销、心理学等行为科学的学科。市场营销，尤其是结合了心理学、行为学等学科的消费者行为学研究这块，用到非常多的统计学模型，而且，这个领域这些年发展的很快，这个专业的学习个人认为会很有趣。但我不知道现在国内的市场营销系定量研究的水平如何

4.计算机每人工智能/模式识别/机器学习/数据挖掘/商业智能，这个领域目前也很火，应用前景也很广泛，涵盖自动化、生物信息、金融量化交易等目前都在非常多使用这里说的的人工智能/机器学习的算法。不少都是计算机出身的人在做，但实际上用的非常多模型和算法都是统计学，尤其是多元统计那块的理论。故此，理论部分针对学统计出身的人来说不是问题，写代码、数据结构与算法这些可能是个难点。

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