美国统计专业的课程设置通常包括以下几个核心领域：

理论统计学- 包括概率论、统计模型、统计推断等基础理论知识。

应用统计学- 将统计理论应用于实际问题，如数据分析、统计调查等。

概率论- 概率论是统计学的基础，涉及随机现象及其规律的研究。

数据分析- 包括数据挖掘、统计描述、参数估计与假设检验等。

计算统计- 涉及统计软件的使用、数值计算等计算方法。

专业分支课程- 如生物统计、金融统计、经济统计、环境统计等，这些课程将统计学知识应用于特定领域。

实验设计- 学习如何设计实验以收集有效数据。

回归分析- 分析变量间的关系，建立预测模型。

非参数统计- 不依赖特定分布假设的统计方法。

时间序列分析- 研究随时间变化的数据序列的统计特性。

统计史学- 研究统计学的历史和发展。

统计思想史学- 研究统计学的思想演变。

金融统计- 涉及金融市场数据的统计分析和预测。

保险精算- 应用统计方法进行精算计算。

人口统计学- 研究人口数据的收集、分析和解释。

社会统计学- 研究社会现象的统计规律。

稳健统计- 研究统计方法在面对异常值或数据不完整时的稳健性。

科学技术统计- 涉及科学研究数据的统计分析。

天文统计- 天文学中数据的统计分析。

地质统计- 地质学中数据的统计分析。

方差分析- 用于比较多个样本均值的统计方法。

生物统计- 结合生物学和统计学的知识，应用于生物数据分析。

环境统计- 研究环境数据的收集、分析和解释。

遗传统计- 遗传学中的统计方法。

农业统计- 农业科学中的统计方法。

美国统计专业的学生通常会在这些领域内选择感兴趣的方向进行深入学习，并掌握相应的统计软件和分析技术。这些知识和技能为学生提供了在数据密集型领域工作的基础，如金融、医学、社会科学、工程等。