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一、培养目标
培养在概率论与数理统计学科内掌握坚实的理论基础和相关专业知识，具有从事科学研究、教学工作或独立担负本专业技术工作能力，以满足实际应用、科学研究和高等教育等多层次的社会需要的人才。毕业生能够开发、设计相关技术项目，能在研究所、高校等从事科学研究和教育工作。
二、研究方向
1．统计回归理论
该方向主要研究回归参数相合性估计理论、统计数学模型等。
2．统计与信号处理
该方向主要研究信号处理中统计理论及方法的应用，同时，结合计算机数字图像处理、模式识别、智能控制等，开展理论研究和应用系统的开发。
三、学习年限
全日制硕士研究生的学习年限一般为三年；总学分≥33，其中学位课程学分不少于22学分。
四、课程设置
见“概率论与数理统计专业硕士研究生课程设置一览表”。
五、培养方式与方法
1．学位课程：教师讲授、讨论、自学等。选修课程：教师讲授与讨论相结合，在学习过程中介绍国内外现状，了解最新研究动态。
2．第二学年选读现代文献，在教师指导下选读一批论文，为选题做准备。第二学年结束时应完成一篇学年论文。
3．学位论文选题由研究生在导师指导下自己完成，导师对研究计划、研究过程与方法进行指导。
4．关于实践教学和学术活动。实践教学内容主要包括教学实践、科研实践和社会实践等形式和内容。其中教学实践不得少于20学时，科研实践活动不得少于1次，社会实践活动不得少于3次。学术活动包括作学术报告、参加学术报告会、前沿讲座以及各种专题讨论等。研究生必须参加5次以上的本专业学术活动（其中包括本人做一次学术报告）。实践教学和学术活动后，学生需进行总结并填写《贵州民族学院研究生实践教学情况登记表》、《贵州民族学院研究生学术活动登记表》，由导师和有关教师对其考核，给出评语和成绩，通过者才给予学分。
六、学位论文
1．开题报告：在第三学期结束前需完成论文开题报告。论文开题需由至少3位教师参加，经导师和学科组同意后方可开题。开题报告的文献阅读量应不少于20篇。开题报告内容包括：选题意义、文献综述、研究计划及目标、主要技术（理论）难点及拟解决方案等。开题报告须在修完培养方案规定的课程之后进行。如在研究过程中遇到事先没有预计的困难不得不改变选题的，需补充论证材料并提交学科组审批。
2．学位论文要坚持理论与实践相结合的原则，论文选题应具一定的理论意义和实践意义。
3．学位论文应具有独到见解或一定的创新性。
4．学位论文必须由研究生独立完成，参与省部级课题研究者可将以本人为主完成的部分整理成学位论文。
七、论文答辩与学位授予
学位论文完成后，并完成规定的课程学习，取得规定的学分，并以第一作者在国内外公开出版的省级以上学术刊物上至少发表一篇与本专业相关的学术论文（注明作者第一单位为贵州民族学院），方可申请学位论文答辩。学位授予条件和程序依据《贵州民族学院硕士学位授予工作实施细则（试行）》执行。学生如各方面满足学位授予条件，则授予理学硕士学位。
概率论与数理统计专业硕士研究生课程设置一览表（统计回归理论方向）
|
课程
类型
|
序
号
|
课程
编号
|
课程名称
|
学
分
|
周
学
时
|
总
学
时
|
开课
学期
|
考核方式
|
备注
|
|
学
位
课
程
|
公共
学位
课程
|
1
|
07010301A
|
自然辨证法概论
|
2
|
2
|
36
|
1
|
考试
|
学分
22
|
|
2
|
07010302A
|
科学社会主义理论与实践
|
1
|
2
|
24
|
2
|
考试
|
|
3
|
07010303A
|
英语
|
3
|
4
|
144
|
1，2
|
考试
|
|
专
业
学
位
课
程
|
4
|
07010304A
|
线性统计模型
|
3
|
3
|
54
|
1
|
考试
|
|
5
|
07010305A
|
概率论基础
|
3
|
3
|
54
|
1
|
考试
|
|
6
|
07010306A
|
泛函分析
|
3
|
3
|
54
|
1
|
考试
|
|
7
|
07010307A
|
高等数理统计学
|
3
|
3
|
54
|
2
|
考试
|
|
8
|
07010308A
|
抽象代数
|
3
|
3
|
54
|
2
|
考试
|
|
9
|
07010309A
|
文献研读
|
1
|
2
|
36
|
2
|
报告
|
|
非
学
位
课
程
|
专
业
选
修
课
程
|
10
|
07010301B
|
时间序列分析
|
3
|
3
|
54
|
2
|
考试
|
根据研究方向选修其中3门课程，
学分9
|
|
11
|
07010302B
|
多元统计分析
|
3
|
3
|
54
|
2
|
考试
|
|
12
|
07010303B
|
非参数统计
|
3
|
3
|
54
|
1
|
考试
|
|
13
|
07010304B
|
大样本理论
|
3
|
3
|
54
|
2
|
考试
|
|
14
|
07010305B
|
属性数据分析
|
3
|
3
|
54
|
2
|
考试
|
|
15
|
07010306B
|
非线性动力系统与复杂性理论
|
3
|
3
|
54
|
2
|
考试
|
|
16
|
07010307B
|
非线性分析
|
3
|
3
|
54
|
2
|
考试
|
|
17
|
07010308B
|
博弈论
|
3
|
3
|
54
|
2
|
考试
|
|
18
|
07010309B
|
拓扑学
|
3
|
3
|
54
|
2
|
考试
|
|
19
|
07010310B
|
最优化理论与算法
|
3
|
3
|
54
|
1
|
考试
|
|
20
|
070103011B
|
随机过程
|
3
|
3
|
54
|
2
|
考试
|
|
其它必修环节
|
|
|
实践教学
|
1
|
|
|
|
|
|
学分
2
|
|
|
|
学术活动
|
1
|
|
|
|
|
|
|
总 学 分
|
33
|
概率论与数理统计专业硕士研究生课程设置一览表（统计与信号处理方向）
|
课程
类型
|
序
号
|
课程
编号
|
课程名称
|
学
分
|
周
学
时
|
总
学
时
|
开课
学期
|
考核方式
|
备注
|
|
学
位
课
程
|
公共
学位
课程
|
1
|
07010301A
|
自然辨证法概论
|
2
|
2
|
36
|
1
|
考试
|
学分
22
|
|
2
|
07010302A
|
科学社会主义理论与实践
|
1
|
2
|
24
|
2
|
考试
|
|
3
|
07010303A
|
英语
|
3
|
4
|
144
|
1，2
|
考试
|
|
专
业
学
位
课
程
|
4
|
07010304A
|
数字图像处理
|
3
|
3
|
54
|
1
|
考试
|
|
5
|
07010305A
|
计算机模式识别
|
3
|
3
|
54
|
1
|
考试
|
|
6
|
07010306A
|
神经网络理论与应用
|
3
|
3
|
54
|
1
|
考试
|
|
7
|
07010307A
|
高等数理统计学
|
3
|
3
|
54
|
2
|
考试
|
|
8
|
07010308A
|
信号处理
|
3
|
3
|
54
|
2
|
考试
|
|
9
|
07010309A
|
文献研读
|
1
|
2
|
36
|
2
|
报告
|
|
非
学
位
课
程
|
专
业
选
修
课
程
|
10
|
07010301B
|
时间序列分析
|
3
|
3
|
54
|
1
|
考试
|
根据研究方向选修其中3门课程，
学分9
|
|
11
|
07010302B
|
小波分析与应用
|
3
|
3
|
54
|
1
|
考试
|
|
12
|
07010303B
|
生物特征识别与分析
|
3
|
3
|
54
|
2
|
考试
|
|
13
|
07010304B
|
面向对象程序设计
|
3
|
3
|
54
|
1
|
考试
|
|
14
|
07010305B
|
系统建模与仿真
|
3
|
3
|
54
|
2
|
考试
|
|
15
|
07010306B
|
计算机视觉
|
3
|
3
|
54
|
2
|
考试
|
|
16
|
07010307B
|
智能信息计算
|
3
|
3
|
54
|
2
|
考试
|
|
17
|
07010308B
|
信息隐藏与数字水印
|
3
|
3
|
54
|
2
|
考试
|
|
18
|
07010309B
|
人工智能
|
3
|
3
|
54
|
1
|
考试
|
|
19
|
07010310B
|
回归模型理论
|
3
|
3
|
54
|
2
|
考试
|
|
20
|
07010311B
|
多元统计分析
|
3
|
3
|
54
|
2
|
考试
|
|
21
|
07010312B
|
随机过程
|
3
|
3
|
54
|
2
|
考试
|
|
22
|
07010313B
|
统计计算模型
|
3
|
3
|
54
|
2
|
考试
|
|
23
|
07010314B
|
测度论
|
3
|
3
|
54
|
2
|
考试
|
|
其它必修环节
|
|
|
实践教学
|
1
|
|
|
|
|
|
学分
2
|
|
|
|
学术活动
|
1
|
|
|
|
|
|
|
总 学 分
|
33
|
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