Теория вероятностей и математическая статистика · Теория вероятностей и математическая статистика (математика и компьютерные науки)

в СПбГУ · Санкт-Петербург

Год	БюджетПроходной балл на бюджетные места — сумма баллов последнего зачисленного в этом году.	ПлатноеПроходной балл на платные места в этом году.	Мест БЧисло бюджетных мест в этом году.	Мест ПЧисло платных мест в этом году.	Цена/год
2026	135	—	3	4	350 900 ₽

Профиль Теория вероятностей и математическая статистика в математике и компьютерных науках посвящён случайным процессам, статистическим выводам и математическому описанию неопределённости. Диссертации могут исследовать предельные теоремы, случайные поля, стохастические модели, проверку гипотез, оценивание параметров, последовательный анализ и свойства статистических процедур. Аспиранты осваивают меру и интеграл, стохастический анализ, вероятностное моделирование, доказательство асимптотических результатов и вычислительные эксперименты. Программирование используется для симуляций и проверки методов на данных. В СПбГУ вероятностные исследования развиваются внутри широкой математической среды и соприкасаются с анализом, информатикой, физикой и экономическими приложениями. Университетская подготовка позволяет сочетать строгую теорию с разбором моделей, возникающих в естественных и социальных науках. Научная работа строится через семинары, обсуждение доказательств и сопоставление результата с современной литературой. Для диссертации недостаточно применить готовый статистический пакет: требуется получить и обосновать новый метод или теоретическое утверждение. Программа подходит математикам, специалистам по данным и выпускникам смежных направлений с серьёзной подготовкой по анализу и вероятности. Важны точность, умение программировать и критическое отношение к интерпретации данных. Степень кандидата физико-математических наук полезна в академической карьере, преподавании и исследовательских подразделениях. На практике компетенции применяются в анализе рисков, биостатистике, финансовом моделировании, машинном обучении и разработке статистически обоснованных решений.

Теория вероятностей изучает закономерности случайных явлений, а математическая статистика – методы получения выводов о неизвестных свойствах объектов по данным. Исследователь строит вероятностные модели, оценивает параметры, проверяет гипотезы и анализирует неопределённость. От прикладной статистики специальность отличается требованием строгого математического обоснования методов, а от теоретической информатики – вниманием к случайности, распределениям и статистическим свойствам наблюдений. Основные направления охватывают случайные процессы и поля, предельные теоремы, стохастические дифференциальные уравнения, мартингалы, теорию массового обслуживания, статистическое оценивание, проверку гипотез, анализ временных рядов и высокоразмерную статистику. Диссертация может быть посвящена асимптотике оценки, свойствам случайного графа, экстремальным событиям, фильтрации случайного сигнала, моделям надёжности, непараметрическим методам или теоретическому обоснованию алгоритма машинного обучения. Аспирант осваивает теорию меры, стохастический анализ, методы доказательства предельных теорем, статистический эксперимент, байесовский и частотный подходы, вычислительную статистику и имитационное моделирование. Для работы применяются языки программирования и пакеты анализа данных, но вычислительный результат сопровождается математической оценкой точности. Сдаются экзамены по истории и философии науки, иностранному языку и специальной дисциплине. Итог – диссертация на степень кандидата физико-математических наук. Результаты используются в страховании, финансах, медицине, промышленном контроле, связи, климатологии, надёжности техники и анализе данных. Специальность связана с анализом, информатикой, эконометрикой и исследованием операций.

Кандидаты наук работают в математических НИИ, университетах, аналитических центрах, банках, страховых и технологических компаниях, фармацевтических и промышленных организациях. Типичные должности – научный сотрудник, преподаватель, статистик, специалист по данным, исследователь машинного обучения, риск-аналитик, актуарий или разработчик вероятностных моделей. Конкретная позиция может требовать дополнительных отраслевых знаний. Степень нужна для академической карьеры и разработки новых статистических методов. В компаниях она полезна там, где недостаточно применить готовый алгоритм: требуется проверить предпосылки модели, оценить неопределённость, доказать свойства метода и отвечать за корректность выводов по данным.