2025年清华大学应用统计专业考研分数线是多少？历年考研分数线是多少？

2026年考研人数继续下降，但考研难度不减，清华大学应用统计专业2026年考研分数线尚未公布，以下是清华大学应用统计专业2025年考研分数线及近三年考研分数线对比，方便大家了解近几年的考研分数线趋势，做好后续26考研复试或27考研择校的相关事宜。关于清华大学应用统计专业考研的更多信息差，大家可以继续关注启航教育考研栏目。

2025年清华大学应用统计专业考研分数线

数学科学系（全日制，专硕 025200）：380 分

单科要求：政治≥55 分，外语≥60 分，业务课一（数学三）≥125 分，业务课二（统计学）≥100 分

拟公开招考：10 人

统计与数据科学系（非全日制，专硕 025200）：380 分

单科要求：政治≥55 分，外语≥60 分，业务课一（数学三）≥125 分，业务课二（统计学）≥100 分

拟公开招考人数未公布，2026 年计划招生 40 人

补充说明

• 清华大学应用统计专业由两个学院分别招生：数学科学系（全日制）和统计与数据科学系（非全日制），两者执行相同的复试分数线，但培养方式、招生规模及就业导向不同。

• 专业课为学校自主命题，考试科目为 (432) 统计学，内容涵盖概率论、数理统计、回归分析及部分机器学习基础，注重逻辑推导与实际应用能力。

• 复试形式为线下现场复试，包括笔试（概率论与数理统计，满分 100 分）和面试（含英语听说测试与综合素质考核，满分 100 分）。

• 总成绩计算方式：总成绩 = 初试成绩 + 笔试成绩×1.5 + 面试成绩×3.5（满分 1000 分）；面试成绩低于 60 分者不予录取。

• 推免比例较高，全日制方向近年统考名额极少（2025 年仅 10 人，2026 年缩至 2 人），竞争异常激烈。

**以上数据来源于网络，仅供参考，以清华大学研究生院官网发布的最新信息为准。

清华大学应用统计专业历年分数线对比 (2023-2025)

分数线趋势分析：

• 2024 年分数线达历史高点（420 分），2025 年大幅下调 40 分至 380 分，主要因招生政策调整及报考热度波动。

• 单科线整体呈下降趋势，尤其政治和专业课二要求明显降低，反映学校在保证生源质量前提下适度放宽门槛。

• 尽管分数线下降，但因统考名额极少（2026 年仅 2 人），实际录取分数仍远高于复试线，竞争强度未减。

**以上数据来源于网络，仅供参考，以清华大学研究生院官网发布的最新信息为准。

2025年清华大学应用统计专业复试人数与复试比例

数学科学系（全日制）：

• 复试人数：约 12–15 人（按差额比例 1:1.2–1:1.5 估算）

• 实际录取人数：10 人

• 复试比例：约 1.2:1 至 1.5:1

统计与数据科学系（非全日制）：

• 复试人数：未公布，但按常规差额比例不低于 120%

• 复试内容：笔试（2 小时，概率论与数理统计）+ 面试（3 分钟自述 + 专业问答 + 英语测试）

• 录取原则：按总成绩从高到低排序，面试成绩低于 60 分者直接淘汰

**以上数据来源于网络，仅供参考，以清华大学研究生院官网发布的最新信息为准。

2026年清华大学应用统计专业计划招生人数

数学科学系（全日制，专硕 025200）：2 人

较 2025 年（10 人）大幅减少 8 人，统考名额极度稀缺

统计与数据科学系（非全日制，专硕 025200）：40 人

为非全日制方向首次明确大规模招生，可能面向在职人员或定向培养

备注：最终招生人数以清华大学研究生招生网和相关院系官方公布为准

2026年清华大学应用统计专业排名

全国排名：清华大学统计学一级学科在教育部第五轮学科评估中获评 A+，位列全国前 2 名

专业实力：

• 依托数学科学系与统计与数据科学系双平台，拥有顶尖师资（包括院士、长江学者等）和国家级科研项目

• 课程体系融合统计理论、数据科学与人工智能，毕业生广泛进入金融、互联网、咨询、科技企业核心数据分析岗位

• 与哥伦比亚大学、MIT 等国际名校有联合培养或交换项目，国际化程度高

数据来源：教育部第五轮学科评估结果；清华大学研究生院官网

清华大学应用统计考研总结与建议

• 尽管 2025 年复试线降至 380 分，但因统考名额锐减至 2 人（2026 年），实际录取分数预计仍需 400 分以上，竞争极为激烈。

• 考生应重点攻克自主命题专业课（432 统计学），系统掌握茆诗松《概率论与数理统计》、韦来生《数理统计》等核心教材，强化证明与计算能力。

• 非全日制方向扩招至 40 人，为在职或跨考生提供新路径，但需确认培养方式是否符合个人职业规划。

• 复试权重极高（面试占 35%），需提前准备科研潜力展示、英语专业文献阅读及统计建模思维，避免“高分低能”被淘汰。

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