格拉2025-2026统计硕士总结（参考）

总的来说相对强度很高，课程密度也大（一共上11门，性价比首选）

第一学期的课程有五门，相对强度温和，类似于开篇承上启下。
1，STATS 5103 R与Python，编程课，分四次考试。在第3/5/8/10周考试。在第3/8周的考试会比较难，由于刚开学三周就考试，需要提前准备。（纯考试无作业占比）
2，STATS 5024 概率论，比起其他科目，这门考试相对简单。平时有检测，算平时分。（考试成绩占比80%，四次作业一共占比20%）
3，STATS 5025 回归模型，这门课不算难，和本科的学习内容也有相当部分重叠。（考试成绩占比75%，作业25%）
4，STATS 5028 推断统计，上课老师叫麦当劳人很好，他同时教下学期的贝叶斯。但是我考砸了（考试成绩占比90%，两次作业10%）
5，STATS 5015 生物统计，这门课上学期上的时候很抽象。好在考试在下学期进行，在第二学期的课程学习中，这门课和其他科目有很多重复。（纯考试占比）

第二学期，那么这个学期就很有意思了，今年的有科目大改，四门必修两门选修。
1，STATS5017 设计，选修课。是第二学习我学习过的最简单的一门课。和过往考试重复度高，容易拿高分。（纯考试占比）
2，STATS5085 数据分析技巧。这门课不期末考，但是有机考（占比不高），其余的属于小组作业和个人作业。
3，STATS5030 时间序列，选修课。这个课就是上课内容不多但是今年考试比之前灵活。我翻车了，考到一般般。（纯考试占比）
4，STATS5099 机器学习。这门课往年打分极其低，难度相对较高的情况下不上正课，全是指导课和实验课。每周发一个讲义，自己看完周五上指导课。（今年难度其实还好，和往年试卷重合度不低）（考试成绩占比80%，项目成绩占比20%）
5，STATS 5014贝叶斯推断。这个课有相当难度，讲述一种全新的统计思路。前几年的考试的考试公式比较套路，今年的考试很灵活。（纯考试占比）
6，STASTS 5098 高级预测模型。往年考试完全不一样，往年考试考GLM和时间序列，今年去掉了时间序列但是加了非参模型和线性混合模型，考试难度不低。（考试成绩占比80%，四次作业占比20%）

总结和碎碎念：我的成绩是B级。个人感觉这一年的学习绝对算不上轻松，但是真的挂科到过不了倒不至于。相比起其他的学科，考试考的晚，第二学期的考试持续到5月22号（等我们考完试有些专业已经开始回国和论文了）。
哦对了，这个专业6月份开始进入毕业项目的学期，理论上是不能提早回去的（难过）