面向对象：以欲申请美国名校数学、统计等（含DATA MINING）相关专业的高中生为主；
科研主题：麻省理工学院数学、统计类科研（Mathematical Statistics）；
软性背景：有一定的科研履历者优先；
科研导师：MIT专业导师；
科研地点：MIT数学教室及科研组会议室。
科研内容Session 1: Introduction to statistics, modeling, and computation
Task1: Summarize the overview (data, methodology, results) of the recommended papers, install some software packages.
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Session3:Analytic Hierarchy Process (AHP)
Session4:Entropy method
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Session6:Rank-sum ratio
Highlights: RSR, short for Rank-sum ratio, is a statistic analysis method originally proposed by F.T. Tian in 1993. It integrates the strongpoints of classical parametric estimations and modern nonparametric estimations. Since its first introduction in 1988, RSR has been quickly recognized as a powerful and promising statistical analysis research tool for mathematical modeling of operational processes. In this session, the apprentics will have a comprehensive understanding in the application of RSR for grouping in monitoring process.
Session7: Clustering Analysis (CA)
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Task7:Apply the CA to solve a grouping problem related to a specific project (benchmarking road safety).
科研亮点1. 进入美国名校实验室/科研组，接触尖端科学
为未来赴美深造做准备；科研经历是美国名校申请的基石，顶级名校的科研项目是对学生有能力完成名校学业最好的证明；
2. 师从导师开展实验项目
高层次的人脉和校友关系，与学生为伍的人是诺贝尔奖获得者、美国科学院院士、教授、名校博士、硕士，学生将体验到世界最顶级学术专家们的思想和气质；
3. 获得导师推荐信和科研证书；
对于优秀学生可以获得名校导师的推荐信，大大助力未来的留学申请；
4. 全天候专业英语环境，迅速提升专业水平；
提升沟通和专业英语水平，提升专业知识和能力，用实践使学生的理论知识更加具体形象；
5. 高含金量收获助力未来留学深造及就业
在名校导师指导下的科研过程将帮助学生明确自身发展方向，不断深化对于美国学界的了解与认同，帮助参与学生及家长明确未来的学校及专业申请方向；从而更好的明确留学的目的与意义，摆脱盲目，获得真知；
科研收获1. 挑战自身潜能，切身体会世界理工之最——麻省理工学院严苛的学术氛围。通过参加3~4周紧张而丰富的科研，学生能亲身体会国际精英们在这样的学术氛围下如何完成自身成长；
2. 极大拓宽学生视野。麻省理工学院（MIT）作为世界顶尖高校，尤其以自然及工程学享誉世界，其教学与科研规模在全美规划院系中首屈一指。处在这样一个学习氛围下，能够让学生拥有国际视野，了解到世界顶尖的设计行业在研究的课题和内容以及世界最新发展态势，从而对整个行业有更清晰的认知；
3. 学生将有机会与顶尖教授零距离交流，聆听世界一流规划师、设计师的讲座，获取该产业第一手现实资料；
4. 科研完成后，学生将会全面了解并体会到麻省理工学院的授课及培养流程，并对数学、统计专业有一个完整的认知，将对学生今后的专业选择以及后续专业课程学习帮助良多；
5. 经过3~4周的美国学习生活，学生能够为将来的赴美留学打下基础，并且能够根据自身情况对未来有更清晰的规划。在面临人生选择和确定发展方向的十字路口，这一段经历将会成为学生十分宝贵的财务。
科研时间时间：12月15日--4月1日，每期时间长度为3—4周；
（针对美高学生假期只有2周的学生，可选2周实地+2周远程，确保科研收获）
具体情况根据学生面试情况由美方进行调整；
报名后安排校方面试，面试前辅导学生阅读1篇专业论文。