新加坡國立大學
統計學博士
於統計與數據科學系
統計與應用機率系（DSAP）成立於1998年4月1日，並於2021年7月1日更名為統計與數據科學系（DSDS），目標是推進統計與數據科學，並最終通過其應用，改善並為我們的社區提供充分的服務。該系提供兩個理學士學位；統計學和數據科學與分析。此外，DSDS還提供碩士和博士兩個級別的學位。
除了提供統計學理學士學位外，DSDS還提供碩士和博士級別的學位。這些課程適合於有數學或統計學背景的學生。本科課程為學生提供最需要的機率和統計知識；研究生課程為他們在合作環境中進行研究和科學調查做好準備。研究方向包括方法論和應用兩個方面。方法學研究領域包括線性和廣義線性模型、縱向數據和時間序列模型、分類數據模型、非參數方法、聚類分析、基於遞歸分割的分類和回歸、涉及高維數據結構的函數模型、數據可視化技術、生存分析、隨機模型、貝葉斯方法、缺失數據、計算密集型統計技術，如自舉法、經驗似然法和蒙特卡羅馬爾科夫鏈、空間-時間模型以及生物信息學。目前的應用研究集中在工程質量控制、市場研究、金融、經濟學、調查方法和統計遺傳學等領域。
博士課程目標
本課程旨在培訓和指導學生在學術界或工業界從事研究工作。其目的是培養能夠在理論、方法或應用方面進行原始創新研究的學者。
入學要求
申請人應具有數學/統計學二級以上榮譽學位或同等資格，並有能力從事統計/機率方面的研究。
熟練掌握英語是報考新加坡國立大學所有研究生課程的要求。母語或本科教學語言不是英語的申請人必須有托福成績，新加坡國立大學的最低托福成績範圍如下。
紙質考試（PBT）。580-600
計算機考試(CBT)。237-250
網絡考試(iBT)。85
對於雅思，分數應該是6分及以上。
請注意，托福/雅思成績的有效期為考試日期後的兩年。如果你最後一次參加考試已經超過兩年，你必須再次參加考試以獲得分數報告。
有意申請該課程的學生應儘早參加上述考試，切記可能有特定的考試日期，而且考試結果可能需要幾個月才能到達學校。請要求ETS將測試結果發送給學校。
所有博士生都需要提交GRE成績報告，從2023年8月入學開始生效。
對於GRE考試，申請者必須在GRE口語（V）和定量（Q）部分達到最低總分320分，在分析（A）部分達到最低分3.5分。
請注意，GRE成績的有效期為考試日期後的5年。
博士生仍然需要參加博士資格考試（QE）--2次筆試和1次口試。資格考試應在其研究生課程的第四學期結束前參加。在第一次考試失敗後的6個月內，可以進行第二次考試。這同時適用於全日制和非全日制博士生。未能通過博士生資格考試的考生畢業時將獲得科學碩士學位。
學制
最短的學制為兩學年，最長的學制為五學年，均從候選人被錄取之日起計算。
學位要求
博士課程的候選人必須成功完成科學研究生院要求的至少六個5000級ST模塊。候選人必須在研究生研討會模塊中獲得滿意的成績。此外，候選人必須在規定課程中的六門課程中獲得至少3.50的CAP（平均成績至少為B）。
候選人還必須在導師的指導下成功完成一篇博士論文。該論文由一個考試小組和一名外部考官審查，並必須進行口頭答辯。
CAP的計算是基於所學的所有模塊。
申請
每學年有兩次入學機會 - 8月和1月。
錄取
所有申請者
第一學期（8月）
截止日期：前一年的11月15日
第二學期(1月)
截止日期：前一年的5月15日
新加坡國立大學研究獎學金將優先考慮博士生申請者。獎學金的申請在申請材料中是自成一體的。
課程設置：
第二學期提供的模塊 - AY2022/2023
課程代碼 課程名稱
ST5198 研究生研討會模塊
ST5209¹ 時間序列數據的分析
ST5212¹生存分析
ST5218¹金融中的高級統計方法
ST5223統計模型。理論/應用
ST5224 高級統計理論II
ST5227¹ 應用數據挖掘
1 ST5209、ST5212、ST5218和ST5227將有兩個講課小組。
模塊註冊
有關模塊註冊的所有事宜，請參考教育記錄系統中的模塊註冊：http://www.nus.edu.sg/ModReg/。
所有參加的模塊都會被打分並計入你的CAP。如果學生沒有通過某個模塊而不得不重修，兩個模塊的成績都將計入學生的CAP。
續讀要求
要繼續攻讀博士課程，學生不得有以下情況。
連續三個學期CAP低於3.5（但超過3.0）；或
連續兩個學期的CAP低於3.0。
學生可以選擇閱讀超出其模塊要求的額外模塊。他們可以選擇在滿意/不滿意的基礎上（S/U）或審核的基礎上學習額外的模塊（須經系裡批准）。
S/U "模塊將出現在學生的成績單/結果單上，但不會被計入學生的CAP。
審核模塊的學生不需要參加期末考試，也不會得到期末成績。審核的模塊不會出現在學生的成績單/結果單上。
此文章摘自學校官網PhD in Statistics - Department of Statistics & Data Science | Department of Statistics & Data Science (nus.edu.sg)
