[통계 대학원 후기] 성균관대, 고려대, 연세대 대학원 후기

시간이 조금 지났지만 통계 대학원 후기 찾는 분들에게 혹시나 도움이 되지 않을까 해서 작성하도록 하겠습니다.

 

저는 우선 성균관대, 고려대, 연세대에 지원하였습니다.

공부한 과목은 수리통계, 회귀분석이고 고려대, 성균관대를 목표로 공부했습니다.(고려대, 성균관대만 필기시험 있어서,,,)

성균관대

성균관대가 가장 빨랐습니다.(거의 개강하고 1~2달 뒤?) 서류는 그냥 한번 구경할 겸 직접 성균관대에 제출을 하고 왔습니다. 서류 제출할 게 생각보다 많았습니다. 졸업예정 증명서, 학업계획서 자격증 등(이때 자격증은 조금 있었지만 별로 도움 안 될 것 같아서 빅분기, adsp만 넣었습니다.)

성균관대 시험문제가 잘 기억나진 않지만 총 4문제였던 걸로 기억하고, 수통 2문제, 회귀 2문제였던 것 같습니다.

1. 주어진 통계량들이 UMVUE인지 아닌지
2. UMP-TEST 검정
3. 어떤 회귀식이 주어지고
   1. $\hat{\beta}^{LSE}$의 평균과 분산
   2. 새로운 통계량 $\tilde{\beta}$가 $\beta_1$에 대한 UE임을 보여라
   3. $Var(\hat{\beta})\leq Var(\tilde{\beta})$임을 보여라
4. 기억이 안나네요. 풀지를 못해서 ㅋㅋ

이렇게 4개 주어지고 시험시간은 50분인지, 1시간인지 그랬습니다. 그리고 나서 좀 시간이 지나고 바로 면접을 봤습니다. 4인 1조로 면접을 봤던 것 같습니다.

면접은 크게 5가지였던 것 같습니다. (면접관님은 두 분이셨던 것 같음)

1. 자기소개와 지원 동기
2. 시험에 대한 코멘트(이때 면접관님들이 잘 봤으면 잘 봤다고 해주심!)
3. 복수전공했는지?
4. 졸업 후 뭐 할 건지
5. 마지막으로 하고 싶은 말

이렇게 면접이 진행되고 끝났습니다. 생각했던 것보다 교수님들이 편하게 대해주셔서 그런지 편하게 면접 보고 왔습니다. 그리고 시험에 대한 코멘트를 해주셔서 결과는 어느 정도 예상을 했습니다. 시험 보는 분들이 꽤 있었던 걸로 기억합니다.

고려대

조금 휴식을 취하고 고려대 필기시험을 보러 갔습니다.

고려대는 훨씬 지원자가 많았습니다. 대형 강의실이 꽉 찰 정도로,,,

고려대 시험은 크게 3문제였던 것 같습니다.(수통 2, 회귀 1)

1. 베르누이 분산의 mle mme ,일치성
2. 베르누이
   1. 균일검정법이 될 수 없는 이유
   2. H0 : p=1/2, H1: p= 1/2이 아니다
   3. 중심극한 정리를 사용한 접근
   4. 일반화 가능도비 검정?
3. 회귀분석(거의 기억 X)
   1. 가중치 $w_i$ 구하기?
   2. 기억 x
   3. $\beta_1=0$을 이용한 t검정?

대략 이렇게 나온 것 같습니다. (잘 기억 X) 성균관대와 마찬가지로 시험이 끝나고 쉬는 시간이 주어진 후 면접에 들어갔습니다. 고려대는 개별 면접이었습니다. (교수님은 두 분)

1. 자기소개 및 지원 동기
2. 시험 뭐가 어려웠나요?
   1. Mle?
   2. 일반화 가능도비 이용한 검정?
   3. 균일최강력검정 불가능한 이유?
3. 공모전 했다 했는데 수상은 못했나요?
4. 가능도 함수가 뭔지 설명해 주고 왜 좋은지 알려주세요.
5. 관심 있는 분야

이 정도로 질문받았던 것 같습니다. 분위기는 성균관대가 더 좋았던 것 같습니다. 교수님들이 직접적으로 시험 어떻게 봤는지에 대해서 말씀을 안 해주셔서 여기는 확신이 없었습니다.

연세대

연세대학교는 필기시험을 보지 않고, 학업계획서 작성하고 서류 통과하면 면접 대상자가 되었습니다. 운이 좋게도 1차에서 합격해서 면접을 보러 가게 되었습니다. 대우관이라는 곳에서 보는데 신촌역에서 엄청 멀었던 기억이,,

그리고 연세대는 특히 후기가 많이 없어서 어떻게 준비해야 할지 몰랐습니다. 그래도 몇 개 후기 보면 그냥 편하게 진행된다고 해서 편하게 갔습니다. (필기시험이 없으니까 학업계획서를 중점으로 준비했습니다.)

연세대는 들어가자마자 자기소개 이런 거 안 하고, 오로지 통계 개념에 대해서 질문만 받고 끝났습니다. (학업계획서 질문 한 개도 X)

1. 충분통계량 정의
2. 확률 수렴, 분포 수렴 정의 및 차이점
3. MCMC 설명
4. conjugate prior distribution에 대해 설명
5. Newton's Method에 대해 설명

성적 증명서 보시고 수강했던 과목에 대해서 질문 주셨습니다. 수통은 어느 정도 준비했는데, 베이지안, 최적화 파트는 거의 준비를 못 해서 그냥 학부 때 배웠던 내용 최대한 기억해서 얼버무렸습니다,, ㅋㅋ

대학원 후기는 여기까지입니다. 통계 대학원 준비하시는 분들 열심히 준비하셔서 원하시는 학교에 꼭 합격하시길 바랍니다! 파이팅!