01、专业背景
统计学专业对于申请者的本科背景没有做具体的要求，大多数院校都接受来自各个专业的学生，唯一的条件就是你有足够强的数学背景以及满足他们的前置课程要求。
但由于统计学本身的性质，招生官在审核申请者的过程中，会更偏向于有工程或者数学背景的申请者，因为这类学生往往有较强的数学背景，也会有一定的计算机技能和编程能力。
以下为斯坦福大学统计学硕士（m.s. in statistics） 2019-2020年录取学生的本科背景，可见，大多数录取的学生确实都来自工程和数学类的本科背景，少数来自其他类别专业如国际关系和经济学，而这些专业也都是非常注重数学能力的。
02、先修课要求
统计学专业的先修课程要求可以说是所有申请要求里面最为重要的，换句话说，只要你能满足大学所列出来的先修课程要求，不管你的本科背景是什么，你申请方面的硬背景就算满足一大半了。
工程和数学类本科背景的学生在先修课程方面可能不需要担心太多，但其他本科背景的学生如果缺少某些先修课程，学生可以看看在学校的选修课程里是否能够选，如果没有机会了，则可以到coursera或ex之类的线上课程报名参加相关课程，学校课程>线上课程>没有。常见数学方面的先修课程都包括线性代数，微积分，统计，概率论，理论统计。
除了数学方面的知识以外，统计学也看中计算机和编程方面的能力，具体计算机技能如r，stata，matlab，eviews，spss等都能够提升申请者的优势。所以强烈建议学生在申请前修读相关的课程，避免学校因先修课不足提前拒绝你的申请。
03、语言考试要求
虽然大学都会在官网上列出对于语言成绩的最低要求分数，但是只达最低要求是不够的，建议托福总分考到100分或以上，各项小分不要低于22分；雅思则建议考到7.0分或以上，各项小分尽量不低于6.0分。
04、gre要求
申请统计学专业的学生只能考gre，gmat成绩是不被接受的。别于语言考试，大学通常都不会提供最低的分数要求，但根据往年的录取数据来看，比较具有优势的分数线为320分以上。因为统计看重数学能力，所以gre的quantitative的分数也非常重要，168-170的分数会让你的申请更加有优势。
需要注意的是，个别的学校会建议或者要求学生提供数学gre subject的考试成绩，所以在申请前，同学们可以根据自己选校的实际情况决定是否需要考数学gre subject考试。当然提供了该项成绩，也能提升自己在申请上的竞争力，从而增大录取的概率和机会。
05、软背景
在保证硬背景的情况之下，适当的软背景补充也是非常有利于申请的。
统计学作为一个在研究和应用两方面都能够有所发展的专业，非常看重实践的应用和科研的能力。虽然大学对工作经验没有太多具体的要求，也有大学甚至表示工作经验不是录取的一个硬性指标，但我们需要知道美国大学非常注重全方位发展和综合素质，一定的行业经验和科研经历能够展现出你对该专业的了解和热爱。
想申请以就业为导向的统计学专业的学生可以把更多精力放在参加高质量的数据分析实习上，在申请之前有至少2-3段的实习经历；想申请统计学硕士作为申请博士的跳板的学生则可以把精力放在科研项目上，争取能够找到一位好的教授，参与到一些高质量的科研项目中，在申请前最好有至少两段高含金量的科研经历，有机会发表论文的话也会给申请带来极大的优势。
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