數(shù)理統(tǒng)計(jì)專業(yè)是統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)分支，以概率論為基礎(chǔ)，研究如何有效地收集、整理和分析受隨機(jī)因素影響的數(shù)據(jù)，并對(duì)所研究的問(wèn)題作出推斷或預(yù)測(cè)。數(shù)理統(tǒng)計(jì)分為描述統(tǒng)計(jì)和推斷統(tǒng)計(jì)兩部分，描述統(tǒng)計(jì)的任務(wù)是搜集資料，進(jìn)行整理、分組，計(jì)算各種特征指標(biāo)，以描述資料分布的集中趨勢(shì)、離中趨勢(shì)和次數(shù)分布的偏斜度等；推斷統(tǒng)計(jì)則是在描述統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上，根據(jù)樣本資料歸納出的規(guī)律性，對(duì)總體進(jìn)行推斷和預(yù)測(cè)。

核心課程

數(shù)理統(tǒng)計(jì)專業(yè)的核心課程包括：

數(shù)學(xué)分析：為統(tǒng)計(jì)學(xué)的各種計(jì)算提供必要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。

高等代數(shù)：用于理解更復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)模型和算法。

概率論：研究隨機(jī)事件的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。

數(shù)理統(tǒng)計(jì)：用于數(shù)據(jù)分析和推斷。

多元統(tǒng)計(jì)分析：處理多變量數(shù)據(jù)的技術(shù)。

時(shí)間序列分析：用于分析時(shí)間相關(guān)數(shù)據(jù)。

應(yīng)用隨機(jī)過(guò)程：研究隨機(jī)現(xiàn)象的數(shù)學(xué)模型。

抽樣調(diào)查：設(shè)計(jì)和分析樣本數(shù)據(jù)。

線性模型：用于理解和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)關(guān)系。

統(tǒng)計(jì)計(jì)算：計(jì)算工具和軟件的應(yīng)用。

研究方向

數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究方向包括：

數(shù)理統(tǒng)計(jì)：研究數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本理論和方法。

隨機(jī)過(guò)程及其應(yīng)用：包括抽樣調(diào)查、多元分析、序貫分析、回歸診斷、貝葉斯統(tǒng)計(jì)、模型選擇、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)計(jì)算、非參數(shù)統(tǒng)計(jì)、時(shí)間序列分析、隨機(jī)微分（差分）方程、應(yīng)用隨機(jī)過(guò)程、金融隨機(jī)分析等。

金融隨機(jī)分析：研究金融市場(chǎng)中的隨機(jī)現(xiàn)象和數(shù)據(jù)分析方法。

就業(yè)方向

數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的畢業(yè)生可以在多個(gè)領(lǐng)域找到工作，包括：

數(shù)據(jù)分析師：收集、處理和解釋數(shù)據(jù)，為企業(yè)決策提供支持。

金融分析師：進(jìn)行財(cái)務(wù)分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及投資策略制定。

算法工程師：開(kāi)發(fā)和優(yōu)化算法，解決復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理問(wèn)題。

科研機(jī)構(gòu)：從事基礎(chǔ)數(shù)學(xué)研究或應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)研究。