麦克马斯特大学的数学专业位列世界top100，专业实力不容小觑。最近有同学咨询该校本科数学统计专业的考试相关问题，下面就请大家跟队小编一起回顾一下这个专业课程的重点主题和内容。正在准备考试的同学，赶紧收藏起来噢!
1.线性代数的应用
课程着重于线性代数的应用，主题包括线性规划、矩阵分解定理的应用、数据科学的例子、奇异值分解和压缩的应用。
2.线性代数理论
包括抽象向量空间、线性变换、内积空间、光谱定理、正交基以及其他主题等。
3.几何
仿射和射影几何、欧几里得、球面和双曲几何、曲线和曲面的微分几何。
4.常微分方程
包括常微分方程组、平面自治系统、相图、线性系统、稳定性、李亚普诺夫方法、庞加莱-本迪克森定理、应用。
5.偏微分方程
包含一阶方程、适定性、特征、波动方程、热方程、热普拉斯方程、边界条件、傅里叶级数、应用。
6.抽象代数
包括群和环的介绍，重点掌握具体的例子。核心主题有：群、子群、正规子群、商群、群同态、群的第一同构定理、对称和交错群、环、子环、理想、商环、环同态、环的第一同构定理。
7.建模简介
使用R或MATLAB等软件的计算建模。使用代数和微积分的分析模型。了解模型的发展和分析用从生物学、医学、化学、物理学、经济学或其他自然或社会科学领域中选出的例子来说明。这门课程包括一个科学交流的组成部分。
8.数字线性代数
核心复习内容主要包括：调节和数值稳定性、舍入和截断误差、收敛速度、线性和非线性方程组、特征值问题、最小二乘法、QR和奇异值分解以及最优化的问题。
9.拓扑中的查询
包含拓扑学和分析中的大小及形状、紧密性、连通性、极限集、量纲理论、分形和自相似性等。
10.统计方法和应用
主题包括估算、抽样分布、置信区间、假设检验、功效、线性会对、图形和计算方法等。
11.应用SAS进行回归分析
包括SAS简介、线性回归模型、最小二乘法、模型拟合和诊断、有影响力的分析、模型构建、单向和双向方差分析、应用程序。
12.数理统计
包括多元分布、与正态推断相关的分布、点估计、抽样分布、一致性和极限分布、区间估计、假设检验、单参数最大似然法、Rao-Gramer下界与效率。
13.调查抽样
包含调查设计、简单随机抽样、分层抽样、比例分配、比率估计、整群抽样、系统抽样和样本量的确定、接触真实的调查。
14.随机过程
核心复习内容有随机行走、马尔可夫链、离散和连续参数马尔可夫过程、分支过程、生灭过程、排队过程等。
以上就是麦克马斯特大学本科数学统计专业的考前指导内容，同学们在备考时遇到难题，欢迎找留求艺的专业老师指导!
