統計 DPhil

University of Oxford - オックスフォード大学

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研究による修士号または統計学におけるDPhilでは、特定のプロジェクトを深く調査し、その分野に貢献する論文を執筆する。MSc by Researchから統計学のDPhilに変更することも可能である。選択した研究分野における深い知識、理解、専門知識だけでなく、幅広い研究スキルや応用スキルを身につけることができる。活気ある研究者コミュニティの一員となる。

研究によるMSc

オックスフォード大学の統計学科は、確率論、バイオインフォマティクス、数理遺伝学、計算統計学、機械学習、データサイエンスを含む統計方法論の研究で世界をリードしている。オックスフォード大学の数理科学部門は、2021年のREF（Research Excellence Framework）において、すべての基準で英国第1位を獲得し、2016年にはオックスフォード中心部の新しく改装された建物に移転した。

本学科の研究の多くは、遺伝学、免疫情報学、バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクスから金融、社会科学に至るまで、学際的であることが明示されているか、あるいは応用分野からその動機を引き出している。 StatML（現代統計学と統計的機械学習）はEPSRCのCDTであり、Imperialと共同で統計的機械学習の基礎だけでなく、応用可能な現代統計理論や手法を研究している： 確率論的モデリング、確率解析、およびそれらの応用分野におけるEPSRCのCDTであり、インペリアルおよびオックスフォード数学との共同研究である： 責任ある再現可能な研究（SABS R3）：EPSRCのCDTで、数学・物理学と生物学・医学の接点における定量的・予測的研究に焦点を当て、製薬・バイオテクノロジー企業22社と共同で産業界に関連する課題に取り組んでいる。

また、研修の一環として、毎年、研究ポスターの作成や研究発表を行うことが期待される。

学部および大学院の授業で、年間約12時間の授業を担当する。これは、簡単な採点から始まり、個々の学生が10～12人の学部生のクラス全体を指導するところまで指導される。社交行事への参加や、公共活動への参加も奨励される。また、キャリア開発イベントも開催している。

**博士号

オックスフォード大学の統計学科は、確率論、バイオインフォマティクス、数理遺伝学、計算統計学、機械学習、データサイエンスを含む統計方法論の研究で世界をリードしている。オックスフォード大学の数理科学部門は、2021年のREF（Research Excellence Framework）において、すべての基準で英国第1位を獲得し、2016年にはオックスフォード中心部の新しく改装された建物に移転した。

同学科の研究の多くは、遺伝学、免疫情報学、バイオインフォマティクス、ケムインフォマティクスから、金融、社会科学に至るまで、学際的であることが明示されているか、応用分野からその動機を引き出している：

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