无痕
一。究竟什么重要
我只能说，如果有极为突出的亮点，那么硬伤也就不是硬伤了。无论是成绩，科研，推荐信，还是英语，都可以成为发offer的理由。
[list][li]成绩的话upper division的成绩尤为重要，统计系会很看重类似于泛函，测度，随机过程的课，因此好好学习总是王道~~~~~
科研如果有paper的话简直就无敌了，没有paper也可以把你的简历，PS大大充实一番。
推荐信如果有对方认为信得过的人来写，那就会起到很大的作用。
传统上统计方向并不看重英语，但是出色的口语能力还是被一些一流学校所看重（Wisconsin,U of Michigan, Washington...) 因此如果ddmm们能够多花一些时间在口语上，那会有很大的帮助。 至于GRE,高于450就不会有太大的阻碍，Toefl大于100就可以了。
SUB非常之简单，建议考一下，反正也不花太多时间。[/li][/list]
反过来说，如果没有非常突出的亮点，那么最好不要有什么硬伤。无法否认实力和成绩单，简历表现出来的东西并不完全等价，但是对方学校只能凭借这些来判断一个人的水平。因此，把自己最好的一面展现出来，无论在什么时候都是重要的.
二。大四了，我还能做什么 从成绩上说，大四基本已经无能为力了。但是科研可以继续进行。由于我自己没有做过本科生科研，因此把大三的那个暑假全都用于做科研和听讲座上。至今还可以清楚地记得
当初在耿老师办公室门前忐忑不安的心情。但是当我开始跟着耿老师做科研，我才真正发现自己有多么无知。我建议所有申请统计方向的弟弟妹妹们都去做做科研，不是为了paper，因为paper简直就是零概率事件。但是这个过程，可以让你懂得什么是做研究，什么是现代的统计学，甚至是，自己究竟以后要做什么。就我们的课程设置来说，大三根本接触不到任何前沿的东西，因此科研是无比重要的。当然，科研还有助于陶瓷，PS,面试。。。。不过这些都不是最重要的了。最重要的是，你能知道，自己以后要走什么样的路。
讲座也非常重要。通常在暑假里北大，中科院，以及清华，人大会有大量的讲座，这些都可以极大地扩展你的眼界，让你了解统计学家们在研究什么。我在那个暑假主要听了Ji Zhu 和Jun. S. Liu的讲座，Ji Zhu是北大的校友，STanford毕业的牛人，现在在Michigan做assistant professor,方向是machine Learning. Jun.S.Liu当然大名鼎鼎，Copss奖得主，Harvard统计的三个Professor之一，是一个Bayesian,做生物信息做的非常好。这两个系列讲座让我获益匪浅，基本上改变了我对统计学的看法。
三。申请流程中的tips
具体流程大家参见飞跃手册，这是我们的前辈留给我们的宝贵财富~~~~~~~~`下面只是写一点我自己的经验，供大家参考：-）
1。PS
PS要尽早写。当然早的时候你根本不知道写什么，但是下笔之后你就会真正开始思考自己出国的目的。写完之后反复修改，我的统计方向的PS大概修改了20遍左右。我现在仍然觉得我的运筹方向的PS太过草率，但是当时时间紧迫，也就顾不得了。PS的重要性很难说，但是很多学校还是会仔细看的。对于这个大家完全可以做好的事情，就多花点功夫吧PS一定要每个学校各有侧重。从统计上说，Stanford, Berkeley的Machine Learning非常强，Harvard的Bayes非常强，Chicago的Spatial STAT全美一流。因此不同的学校，PS绝对不是改一下名字就可以的。一定要好好看学校的网页，来了解他们真正的强项。
有些学校有Statement of Purpose, 还有Personal Statement（Berkeley,Stanford,Michigan),前者是一般意义的PS,后者关注于你的diversity。建议不要把一个PS拆开，而是分开写，这样会比较切题。
2。推荐信
赶早，赶早。这个时候不是你说了算，是老师说了算。有的老师非常忙，很难约时间，我的一封推荐信来来回回跑了4次，每次两个星期。。。。所以为了防止赶deadline，还是早点签了好。推荐信的封数=学校*3， 这样大概可以估计要找几个老师。找什么样的老师见仁见智，我找了系主任，老板，大岳，张老师和史老师，就我的数学能力，概率的直觉，统计的思想，对计算的了解都描述了一下。最后的作用属于缺失数据，无法估计。。
四。关于学校
我就我了解的学校稍微谈一点点，仅供参考。当初我问一个国外的师兄，他告诉我最好的方法就是上主页看教授的Paper，但是我觉得这会比较累。。。
1。Stanford
统计当之无愧的第一牛校，有一个大小适中的faculty,但是每一个都是耀眼的明星。Machine Learning 有Hastie, Friedmann, Tibshirani,Donoho，Johnstone...Persi Diaconis自不必说，曾经混迹赌场的奇人，现在已是大佬级的人物。Bradley Efron在Bootstrap上的贡献无与伦比。Stanford最强的是Machine Learning, Bioinformatics 和理论统计。另外，它和MS&E等系有一个Financial Mathematics项目也非常不错，很多学生都修了作为Minor。金融数学界的大牛Duffie也在统计系兼任，他也是无数人yy的对象。。
2。Berkeley
和STanford可以抗衡的牛校。做Machine Learning的人也很多，包括我们北大的BinYu。 非常大的一个系，方向极为齐全，最强的是Machine Learning, Applied Statistics，把统计应用到了molecular biology, geophysics, astronomy, AIDS research, neurophysiology, sociology, political science, education, demography。牛人也极多，有Michael Jordan~~~~~~~~(叫这个名字的就是牛。。。）Peter Bartlett， Lester Dubins，Yuval Peres, 当然还有我们的Bin Yu. 我个人觉得Berkeley的概率更强，当然有Peres一个人在就已经说明问题了。。。
3。 Chicago
Chicago和前两个学校比就差一些了，但是也非常有特色。Lars P. Hansen (superstar in finance)，Steven Lalley: (superstar in Probability, previous editor for Annals of Probability），Gregory Lawler: (superstar in Probability, current editor for Annals of Probability），Peter McCullagh: (superstar, COPSS winner, editor of Bernoulli) 有这几个人在，Chicago就是任何人都无法忽视的选择。而且Chicago可以全校选导师，这也是个很大的诱惑。。。。
4。Harvard
Harvard统计很精致，Professor就三个人，当然都是超级牛人~~~~~~~Jun.S.Liu用Bayes方法作生物信息非常厉害。Rubin的牛无法用言语来形容。。。任何作因果推断的人都无法绕过他。Meng XiaoLi 既做理论，也做生物方面的应用。其他的associate Professors有做finance的，有做single molecule的，主要都是Bayes的人。所以写PS的时候一定要注意
5。UCLA
统计系里很多做图像的，毕竟UCLA的图像太强了。。。。
6。U Michigan, Wisconsin, Minnesota
都是非常不错的系，方向齐全，实力也很强，可以作为牛人的保底和中等同学的主攻目标。
7。Wharton
这个系虽然在Wharton下面，但是做的方向和一般的统计系基本一样。做生物的，作Statistical Inference, Statistical Modeling的，都有一些。很精致的系，招的人也很少。
