美国生物统计学专业申请困难吗
美国热门专业 美国生物统计学专业申请困难吗
生物统计专业申请难度用脚趾头也能想到了。在理工科有全额奖学金的专业里面，生物统计算是最难的。
首先生物统计offer数量很少。以Harvard department of Biostatistics为例，他们以前每年只有两个phd全奖名额给中国学生，他们喜欢北大和中科大的，Harvard 生物统计系有的老师号称他们系是全世界最好的 (实际上应该是U of Washington 齐名)，但是也只有两个名额而已，比理工科其他竞争激烈的专业比如EECS的顶级学校差多了。 BTW，哈佛生物统计系从前年开始，不招中国学生读phd了，据说是因为很多funding没有了，现在的一些funding不能给外国人。他们的硕士program还招自费的中国学生，有2 年的MS学位和9个月的MA学位，但是基本都是些在美国国内转学甚至是有绿卡的人。
其次，生物统计最大的竞争来自于美国国内。因为就业形式好，工资很高，美国这里很多中国人转到生物统计专业。每年国内的人等offer的时候， 美国这里也有数量众多的人聚集在mitbbs上焦急等待，也是人山人海。以前F2们喜欢cs，现在都改成Biostat了。这些人在美国，可以很方便的interview，immediately available，不用担心签证，有的人甚至有绿卡，他们对国内申请人的冲击巨大。这些人当中很多人有丰富的经历，有的人的背景很适合这种跨专业的学科，想比之下，国内的申请人，基本是清清白白的学生，除了上课，没有什么特殊的东西。比如说UMN 的生物统计，这个是很不错的学校了，也像哈佛一样，有很大的 SPH 的环境，他们每年也只给中国学生2个offer，除了中国大陆顶尖学校的优秀学生，他们还有无数美国的F1和F2/H4。生物统计专业的申请人，好学校毕业，高gpa ，高托福，高gre的一堆一堆的，如果在硬件上有缺点，是很难拿到offer的。For example，如果你ibt 口语分数低，美国老师就要挑剔，觉得他们这么好的program，你这么差的英语，来了没法survive，但是美国这里的申请人练了好几年口语甚至作了好几年TA了，还有美国学位，可以免托福考试，这个优势国内的申请人怎么比? 如果只有分数高这一点优势，也是很难杀出重围的，生物统计专业不缺高分申请人。
这里是一个拿到生物统计全奖的人的`背景，供大家参考：国内名校数学本科，gpa大概 85-86左右，TOEFL 110TWE 4.0 GRE General Test: 530/800/4.0，没有任何科研背景。他的同学们有不少人申请，他的背景算一般的了。最后U of Wisc，UNC 等好学校的phd admission 一把，但是4/15以前就一个排名中等学校的PhD offer。
从概率的角度来看，在offer数量很少的情况下，即使你背景比较好，拿offer的机会也是很不好预测的。如果是不是名校出身的，机会很渺茫;但是即使是名校的学生，也不容易，在 offer数目少的情况下，比如说 UMN ，不能2个offer都给浙大或者都给复旦吧，那么复旦的20 个申请人怎么处理 ? 如果是我来录取，easy，看看谁的gpa高，如果g/t 也不错的话，我就给谁~~ hoho ，大家说这种情况发生的概率有多高。上面提到的这个人，申请了不少比较popular 的学校，但是因为几个分数高的同学也都申请了，再加上研究生，好学校的offer 都跑到这些人手里了。这位同学每次都被同学校背景更强的人给踢下来。
生物统计不像CS。CS 除了众所周知的学校之外，还有很多学校也有offer。但是有能力设置生物统计专业，有能力创建SPH + Medical School + Research Institute的学校就那些，不申请它们，还能申请哪里?
其实生物统计专业申请前些年也不难的，知道这个专业的人也很少，所以以前也听说有人没有什么相关背景，也成功拿到全奖，这几年形式全变了。看这个帖子的人，跟我们那个时代的人相比，上大学容易，来美国当然就对手多困难大了，再过几年，生物统计的就业应该也不会向现在这么红火了，不过，有2001的IT泡沫提醒着，肯定不置于crash掉，应该会很稳定的保持，毕竟生物统计的program 跟EECS 这样的专业相比，还是很小的。
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什么是统计学?
统计学这个名字对大部分人来说也许并不陌生，但是真正了解的人就不见得很多了。按定义来说，统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。
相信每一位申请者看了统计学的定义后对统计学的范畴已经有了一定的了解。举个更直观的例子：某批药品的不合格率是否在可以允许的范围之内，以便确定它是否能投放市场，就需要通过统计学研究抽取的样本来判断。
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