什么是统计学博士学位？统计领域的哲学博士课程旨在为学生在大学一级或在工业或政府中担任同等职位的研究和教学职业做好准备。博士学位需要撰写论文并进行答辩。学生毕业时拥有广泛的技能，从与应用领域的研究人员互动的能力，通过制定和计算实现新的统计模型和方法，以数学方式证明这些方法具有理想的统计特性。统计学博士校友已经在学术界、工业界和政府中担任了重要职位。
统计学领域不提供单独的理学硕士（MS）学位课程，有意获得统计学硕士学位的申请人应考虑申请康奈尔大学应用统计学MPS课程。

统计领域的博士课程
博士生的独特机会包括：
o 我们为想要专攻机器学习、公共政策、神经科学以及工程和政策之间联系的学生举办四个跨学科联合博士项目。
o 我们的教师深入参与了一系列重要的、数据丰富的科学合作，包括遗传学、神经科学、天文学和社会科学领域。
这使得学生可以轻松接触到这些领域的关键问题
，以及可以提供答案的数据。
o 学生们在第二学期开始他们的高级数据分析项目。这一年来，教师/学生的合作，不同于论文，提供了直接的密集研究体验。
o 卡内基梅隆大学是第一个机器学习系的所在地。我们的许多教师与该系保持联合任命，他们（和我们的学生）与这个令人兴奋和不断发展的研究领域有着密切的联系。
通往统计学哲学博士学位的课程寻求在理论和应用统计学之间取得平衡。博士课程为学生在大学教学和研究生涯以及涉及新统计方法研究的工业和政府职位做好准备。通常需要四到五年的时间来完成博士学位的所有要求。

选择研究领域
康奈尔大学有许多研究生领域。攻读学位的最佳选择取决于你的主要兴趣。统计学是一门介于理论、应用和计算之间的学科。因此，统计学家必须具备广泛的技能，包括统计理论、研究设计、数据分析、概率、计算和数学方面的专业知识。统计学家还必须是专业的沟通者，能够用适当的统计术语制定复杂的研究问题，向合作者解释统计概念和方法，并帮助他们正确地传达他们的结果。如果统计学研究是你的主要兴趣，那么你应该认真考虑申请统计学领域。
还有一些相关领域可能更适合你的兴趣和职业目标。例如，如果你主要对数学和计算感兴趣，因为它们与建模遗传学和其他生物过程有关（例如，蛋白质结构和功能、计算神经科学、生物力学、群体遗传学、高通量基因扫描），你可以考虑计算生物学领域。你可能希望考虑申请电气和计算机工程领域如果你对概率和统计在信号处理、数据压缩、信息论和图像处理中的应用感兴趣。那些有社会科学背景的人可能希望考虑工业和劳动关系领域，主修或辅修经济和社会统计学科。对数学或概率的浓厚兴趣和培训可能会让你选择数学领域。最后，如果你有很强的数学背景，对一般问题解决技术（如优化和模拟）或应用随机过程（如数学金融、排队理论、交通理论和库存理论）感兴趣，你应该考虑运筹学领域。

研究生研究主任负责与统计领域研究生有关的一般问题。抵达后，还为您宣布了一个临时特别委员会，由研究生研究主任（主席）和统计领域的另外两名教职员工组成。这个临时委员会将一直存在，直到您为撰写博士论文而组建自己的特别委员会。特别委员会的主席是您的主要学术顾问；但是，您应该随时与统计领域的任何研究生教师联系和/或聊天。
为您的论文研究成立一个特别委员会应该服务于您撰写尽可能好的论文的目标。研究生院要求该委员会至少包含三名成员，他们同时代表学科和专业的某种组合。委员会主席是您的首席论文顾问，并且始终代表统计学科和领域内的特定集中。研究生院还要求博士生在您的特别委员会中至少有两个辅修学科代表。对于统计领域的学生，这剩下的两名成员必须代表（i）统计学科内的第二个集中，和一个外部辅修学科；或者，（ii）两个外部辅修学科。每个辅修顾问必须同意在您的特别委员会任职；因此，这些次要成员的识别应在您的A考试前至少6个月进行。
外部辅修课程的一些例子包括计算生物学、人口统计学、计算机科学、经济学、流行病学、数学、应用数学和运筹学。宣布外部辅修课程需要选择（i）辅修统计以外的领域；（ii）指定领域内的主题和集中；（iii）代表该领域/主题/集中的辅修顾问将与您一起设定辅修要求。通常，外部辅修课程包括在特定领域/主题的3-5门研究生课程中获得知识，尽管期望可能因领域甚至顾问的选择而异。虽然任何外部辅修课程的选择在技术上都是可以接受的，但辅修代表在您的特别委员会任职的要求强烈表明，理想的选择应该与您选择的论文主题有一些自然的联系。

完成博士学位
除了指定的居住要求外，学生必须满足项目课程要求和时间表以及评估和考试中列出的所有项目要求，并完成您的特别委员会批准的博士论文。完成博士学位的目标时间在4到5年之间；实际完成时间因学生而异。