Master of Statistics MStat
统计学硕士硕士
该课程为学生提供全面的统计学理论与实践训练，注重实际应用。通过计算机辅助的实践学习，帮助学生为继续深造、科研或从事咨询、管理等领域的工作做好准备。申请者应具备矩阵、微积分、基础统计学和线性模型方面的知识背景。
学生可选择通识路径，或专攻风险管理、数据分析或金融统计方向，每个方向均设有核心课程和选修课程。本课程欢迎不同学术背景的学生报读，并支持全日制和兼读制学习。
在职人士可选择兼读制，在与同行交流中获益，无论彼此是否来自相同专业领域；而应届毕业生则可选择全日制模式，在进入职场前取得研究生学位。
全日制学生预计于2027年7月毕业（若修读暑期课程则为2027年12月），兼读制学生预计于2028年7月毕业（若修读暑期课程则为2028年12月）。
申请要求
申请人须满足以下学术背景要求：
1. 持有香港大学学士学位，或经本校认可的其他海内外院校颁发的同等学历；
2. 具备矩阵与微积分、基础统计学及线性模型的相关知识；
3. 符合香港大学研究生入学的一般规定。
对于持非英语授课/考核的海外学历者，还需满足大学规定的英语语言要求（依据《一般规例》G2(b)）。个别情况下可申请豁免部分要求，将按个案审核。
语言要求
总分不低于6.0，且各项小分不低于5.5；或
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|
雅思 | 6.0 | 5.5 | 5.5 | 5.5 | 5.5 |
开学与申请日期
2026
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|
| 2026-09 | - | 2026-03-31  0天 | 已截止 |
| 2026-09 | - | 2025-12-01 0天 | 已截止 |
课程描述
以下是统计学硕士（Master of Statistics）学位课程大纲的简明总结：
- 核心课程（Core Courses）共2门，每门6学分：
- 统计推断基础（Fundamentals of Statistical Inference）
- 高级统计建模（Advanced Statistical Modelling）
- 选修课程（Elective Courses）共27门，学分分为3或6学分两类：
- 6学分课程（21门）：涵盖风险建模、保险与精算、生物统计、时间序列、经济金融统计、多元分析、数据挖掘、营销与区块链数据分析、贝叶斯学习、空间/网络/分类数据、调查设计、编程、NLP、蒙特卡洛模拟、计算金融、统计实践及顶点项目（Capstone Project）等。
- 3学分课程（6门）：包括区块链数据解析、结构方程模型、分类数据分析、电子表格建模与数据库管理实训等，侧重工具性与前沿专题。
- 全程强调理论与实践结合，含统计实践（Statistical Practicum） 和 顶点项目（Capstone Project），强化应用能力与独立研究素养。
该课程体系结构清晰，兼顾统计学基础、现代应用方向（金融、保险、健康、营销、AI相关）及计算技能，支持学生按职业或学术路径灵活选课。
