1樓：嘻嘻嘻
我是廈門大學一名大二的學生，在修wise（廈門大學王亞南經濟學院）的統計雙學位，希望我的回答能幫助到你。
與其說學統計需要學習哪些知識點，不如說說統計在本科階段主要涵蓋了哪些課程吧。
必須要說明的是，此處談論的是統計（經濟）而非統計（數學）。前者與經濟金融的關係更加緊密，是放在經濟學院的，後者更加學術，是放在數學學院的。
本校的統計雙學位課程主要有商務溝通與文化交流，經濟學原理，概率論，數理統計，金融經濟學/資產定價，隨機過程，計算資料分析——使用統計軟體，時間序列分析，微觀經濟學及其應用，迴歸分析，保險與精算，應用金融計量，多元統計分析，資料探勘，金融衍生品分析，屬性資料分析，金融風險管理，數理金融學，公司金融，實驗設計與方差分析。
以上學科一部分是選修，一部分是必修，按照時間先後排序。可以看出來，因為經濟學院的原因，裡面很多選修課程都與經濟關係相當之大，事實上，很多經濟學科就是需要運用到統計的知識。
必修的基礎課程莫過於概率論和數理統計兩門，別的理工學科4個課時上完的概率論與數理統計，統計學的孩子們要花兩個學期各4個課時。主要涵蓋了概率論（各種概型與分佈），抽樣分佈，引數估計，假設檢驗等等。
希望我的回答能夠對你有所幫助。
2樓：至尊寶
統計學如今是與數學平行的一級學科，那麼統計學要掌握哪些知識點呢？讓我這個統計學專業的大四老學長告訴你樓主自己的學習經驗吧！
統計學聽上去是與資料打交道，實際上大部分的統計方向也確實如此。所以要與資料打交道我們首先要有紮實的數學基礎，那麼想打好數學基礎，樓主推薦大家要掌握好數學分析與高等代數的知識！
推薦華東師範大學的《數學分析》與北京大學的《高等代數》。
打好了基礎，接下來我們就要正式步入統計學的殿堂！
茆詩鬆老師的《概率論與數理統計》是非常經典的統計學基礎教材，很多高校也都使用這本書作為統計學教材。
如果你能熟練掌握這本教材上的知識點，那麼你就打下了非常紮實的統計學的基礎，這對你以後繼續統計學方向的研究絕對是一大助力！所以非常有必要仔細認真的學習這本書，把這本書讀熟讀透你以後的統計學路途會順利很多。這本書也有對應的課後答案詳解，對學習這本書有很大的幫助！
再進一步的學習統計學知識，我們就會來到統計學方向的分水嶺。這時候就需要看你的興趣方向何在了。這以後統計就可被劃分為理論統計與應用統計。
比如，應用統計就可分為金融統計，生物統計等等！所以接下來的知識點就看你的方向來決定往哪邊傾向了！
最後，統計學方向掌握程式軟體也是必不可少的一項。在經濟統計方向，大部分用的是spss。而在偏數學的統計上大部分用的是r語言或者是python。
所以熟練掌握一門程式語言也是必不可少的一項統計學知識，而要想熟練掌握，只有自己平常多學多做多練才能達到要求！
以上就是樓主的建議，如果覺得好的話歡迎採納！
3樓：小熙雅
本人是**財經大學2015級的學生，今年6月畢業，本科學的統計學，在中財的統計與數學學院待了四年，下面簡單談一下統計學必須掌握的知識~
1. 數學分析（最重要的是掌握微積分的相關知識）。本科統計學不學高等代數（至少中財是）學的是數學分析，數學分析注重理論推導過程，對於很多數學原理的理解很有幫助。
雖然統計和數學不一樣，但是統計需要數學。微積分知識是後續學習概率論的基礎，概率論是整個統計學專業學習的基石，對於微積分的要求比較高，一定要熟練掌握（包括原理和計算）！！
2.高等代數（或者線性代數）。高等代數比線性代數難，內容更多，線性代數較為簡單，本人本科學的是高等代數，涉及到的原理推導和知識更多，線性代數只是涉及到代數最基礎的知識，對於後續學習概率論與數理統計課程的幫助不如高等代數明顯。
（下圖為本人本科學習高等代數的教材）
3.概率論與數理統計（最最最基礎）。統計學必須學習的課程，各個高校選取的教材不一樣，本人本科學的是卯時鬆版的課本，同時參考過浙江大學版的教材，卯時鬆版教材較難，對於深入理解概率論與數理統計幫助很大，很多原理性的東西可以掌握，課後習題難度較大。
浙江大學版本的較為基礎，可以兩本教材結合使用，不同人撰寫的教材差別較大，雖然很多原理共通但還是對思維有較大影響。概率論與數理統計的知識都要熟練掌握！不要遺漏任何知識點！
對於後續學習非引數統計等專業課程很重要！（圖1為卯時鬆版教材）
（下圖為浙大版教材）
以上就是關於統計學基礎知識的回答啦，希望可以幫助到你~
4樓：匿名使用者
我是一名統計學專業的大四學生，已經學習了四年統計學啦，希望我的回答能夠幫助到你。
很多還沒有讀大學或者沒有讀數學類專業的朋友們可能都不太明白統計和數學的區別，其實在大學裡這是兩門完全不同的科目，數學注重定量計算，而統計則偏向於概率方面，可以說，統計傾向於一種可能性，而數學則傾向於確切。
但是雖然數學與統計有諸多區別，但是基礎數學同樣也是統計的基礎喲。因為統計也需要用到很多數學的知識，比如微積分，矩陣等，所以最基礎的數學分析、高等代數，都是統計學專業的學生們必不可缺的專業知識。
在有了數學基礎之後，就要學習一些統計學的相關專業課，而在這些專業課中最最基本的是概率論與數理統計，很多知名高校的統計學考研專業課也僅有這本書，因為學習好了概率論與數理統計，學習其他的統計學科目會相應輕鬆非常多。概率論與數理統計就像統計學的基石，是所有學習統計學的學子必須學好的一本書。
在有了概率論與數理統計的基礎之後，接下來就是統計的多門分支，包含多元統計，時間序列，還有統計軟體的運用。其中最具有應用性的就是統計軟體的運用了。
這些就是統計學專業所需要學習的內容啦，希望你能滿意。
5樓：匿名使用者
本人現在是一名應用統計專業碩士研究生，本科四年就讀數理統計專業。隨著不斷深入學習，深感統計工具在資料分析中的重要價值。現梳理所學過的知識，希望對讀者有用。（財經學校背景）
第一階段，雖然統計！=數學，但統計學得透離不開紮實的數學功底。本人來自統計與數學學院，大一大二階段曾逐步學習了《數學分析》、《高等代數》、《常微分方程》、《實變函式》，雖然不是所有的知識都會被用上，但要用的時候一定要能清晰得找到根源。
第二階段，統計專業課，以茆師鬆大大的《概率論與數理統計》為起點，開啟了到《多元統計分析》、《時間序列分析及應用》、《隨機過程》、《調查資料分析》、《試驗設計》的進階之路，這部分屬於統計學教學的基本內容吧，不會很難，也不會很結合實際，不過這個階段培養統計思維是很重要的。
第三階段，大資料分析下的統計學習。結合近年來各高校申請開設《資料科學與大資料技術》本科專業的時代浪潮，以及本人研究生階段就讀先進一批大資料五校聯合培養方向的經歷，想跟大家提一下這部分的學習框架。總體來說，計算機學習和統計學習並行。
前部分能學到python、sql、並行以及分散式系統，後部分則會培養統計視覺化方法、機器學習演算法、大資料建模以及非結構化資料分析的知識素養。
6樓：ii拉頭髮
如果你選擇了統計學，那麼一個好的數學基礎對你職業生涯的提升幫助很大，但方向不要搞偏了，你不是要當陳景潤的，所以抽象代數、拓撲、偏微分方程、微分幾何之類的課，不是必修就不必上了。哪些課有用，哪些課沒用，哪些老師講得好，哪些老師不行，平時多問問學哥學姐，自然一清二楚。
程式設計對學統計的人來說太重要了,必須熟練掌握r，強烈推薦再精通matlab,，python，c++科學計算庫中至少一門。我說的精通並不是說你要什麼都會，時間上也不允許。什麼該學什麼不該學，你到了用的時候自然知道，但是基本操作/資料型別/各種loop之類/函式定義/函式和檔案的輸入輸出...
這些基礎可以先打好。
另外我還是想說三遍:不要學精算，不要學精算，不要學精算。我堅定地相信，人工智慧什麼deep learning在統計學方向首先機器替代人的，就是精算師這種既不需要什麼創造力和綜合能力，工作流程死板，人工還貴得不得了的職業。
比較推薦先在數學系或數學方向先呆一年半到兩年再正式轉入統計，甚至本科以數學專業畢業都沒關係。個人強烈推薦的數學課有:數值分析/數值代數，最優化方法如果這個沒有的話就**籌學，數學實驗(一般教你一門符號計算課程比如mathematica,教你用計算機幫助自己打草稿，非常有用)，資訊理論。
另外高等代數，數學分析，概率論與數理統計這種基礎科目就不必多說了，到什麼時候都有用。
7樓：戒驕戒躁
本人統計學專業大二在讀，我來講講我們學校所開的課程吧。
學統計學專業課之前，首先要學好微積分，這也就是為什麼大多數統計學專業被劃分在數學學院下面，因為要跟著他們學數學分析，高等代數，解析幾何知識。
數學分析是折磨大學生的高數的進階版，難度可想而知，哈哈，還好我挺過來了。數分我們用的是華東師大版的，挺詳細挺好的。
接下來就是《概率論與數理統計》, 這是所有數學學科中最霸氣的一門,沒有之一。浙大的《概率論與數理統計》應該夠用,但是強推更詳細的茆詩鬆的《概率論與數理統計》，好多厲害的學校考研就用的這本書。醫學類的話包括生物在內,主要是分析實驗資料,浙大的《概率論與數理統計》加上《屬性資料分析》應該能夠滿足需要。
然後大三我們會學習《多元統計》、《時間序列》 , 基本上到這裡統計大致的框架已經有了。其他的《非引數統計》、《貝葉斯統計》 等等也可以掌握一下。
再高階點就是spss了，,這裡推薦第一個是中文版的spss操作手冊,這個絕對是寶典,另外可以參考一本實際案例的書,哪本都行,關鍵是要跟著案例自己去操作分析。
好啦，這些都是統計學最基本要學的，希望對你有幫助。
8樓：w阿斯巴甜
我是統計學大二的學生，所以我就說說我知道的吧。
首先統計是以數學為基礎的，所以大一的時候就得學習數學分析，高等代數很解析幾何，不過主要還是數學分析和高等代數。
在數學分析裡就是熟悉最基本的概念，收斂，極限，連續，求導，微分，熟悉重要的定理和有必要的計算，微分中值定理，實數的完備性，積分，各種積分,積分的應用，級數，隱函式定理，熟悉數學中常用的推廣思想，多元。
一般來說，高等代數中的理論很多是在有限維空間中的。有限維線性空間上的線性變換理論是高等代數的重要組成部分，而且得到了充分的應用。還有各種矩陣，向量的乘法加法什麼的，不難也不簡單
然後就是概率論與數理統計，近世代數和r語言了
概率論是數學的一個分支，研究如何定量描述隨機現象及其規律 數理統計則是以資料為唯一研究物件，包括資料的收集、整理、分析和建模，從而對隨機現象的某些規律進行**和決策。
近世代數可以看成是高等代數的升級版了吧，更難懂一些
r語言就主要學習用r這個軟體來整理計算資料並解決實際問題了，r是一種專業性很強的統計語言，如果想學得快一些的話，基本的統計學知識要懂，不然很多東西會掌握的比較慢。
總之學習統計學就是要對數字非常敏感，並且具有整理分析資料的本領，仔細是最重要的。
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如果你覺得發揮不好，不甘心，或者說是覺得自己復讀時能夠好好學習的話最好去復讀，因為一個好的大學和一個好的專業，真的能夠讓你未來能更好的融入社會。如果你覺得不能好好學，那還是不要耽誤青春了，選工程類專業吧。我是學食品科學與工程的,考研想換到會計專業,會很難嗎，請大家幫忙指點一下，真心很很迷茫，謝謝啦 ...