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论文统计学基础知识推荐
问：统计学基础知识有哪些?答：1. 数学分析本科统计学不学高等代数(至少中财是)学的是数学分析，数学分搜迹梁析注重理论推导过程，对于很多数学原理的理解很有帮助。虽然统计和数学不一样，但州散是统计需要数学。微积分知识是后续学习概率论的基础，概率论是整个统计学专业学习的基石，对于微积分的要求比较高，一定要熟练掌握。2.高等代数高等代数比线性代数难，内容更多，线性代数较为简单，本人本科学的是高等代数，涉及到的原理推导和知识更多，线性代数只是世运涉及到代数最基础的知识，对于后续学习概率论与数理统计课程的帮助不如高等代数明显。3.概率论与数理统计统计学必须学习的课程，各个高校选取的教材不一样，本人本科学
问：统计学基础知识有哪些?
本科统计学不学高等代数(至少中财是)学的是数学分析，数学分搜迹梁析注重理论推导过程，对于很多数学原理的理解很有帮助。虽然统计和数学不一样，但州散是统计需要数学。微积分知识是后续学习概率论的基础，概率论是整个统计学专业学习的基石，对于微积分的要求比较高，一定要熟练掌握。
2.高等代数
高等代数比线性代数难，内容更多，线性代数较为简单，本人本科学的是高等代数，涉及到的原理推导和知识更多，线性代数只是世运涉及到代数最基础的知识，对于后续学习概率论与数理统计课程的帮助不如高等代数明显。
3.概率论与数理统计
统计学必须学习的课程，各个高校选取的教材不一样，本人本科学的是卯时松版的课本，同时参考过浙江大学版的教材，卯时松版教材较难，对于深入理解概率论与数理统计帮助很大，很多原理性的东西可以掌握，课后习题难度较大。
问：统计学领域有哪些必读的论文？
问：学习统计学都要掌握哪些知识点？
1. 数学分析（最重要的是掌握微积分的相关知识）。本科统计学不学高等代数（至少中财是）学的是数学分析，数学分析注重理论推导过程，对于很多数学原理的理解很有帮助。虽然统计和数学不一样，但是统计需要数学。微积分知识是后续学习概率论的基础，概率论是整个统计学专业学习的基石，对于微积分的要求比较高，一定要熟练掌握（包括原理和计算）！！
2.高等代数（或者线性代数）。高等代数比线性代数难，内容更多，线性代数较为简单，本人本科学的是高等代数，涉及到的原理推导和知识更多，线性代数只是涉及到代数最基础的知识，对于后续学习概率论与数理统计课程的帮助不如高等代数明显。（下图为本人本科学习高等代数的教材）
3.概率论与数理统计（最最最基础）。统计学必须学习的课程，各个高校选取的教材不一样，本人本科学的是卯时松版的课本，同时参考过浙江大学版的教材，卯时松版教材较难，对于深入理解概率论与数理统计帮助很大，很陆启多原理性的东西可以掌握，课后习题难度较大。浙江大学版本的较为基础，可以两本教材结合使用，不同人撰写的教材差别较大，虽然很多原理共通但庆族还是对思维有较大影响。概率论与数理统计的知识都要熟练掌握！不要遗漏任何知识点！对于后续学习非参数统计等专业课程很重要！（图1为卯时松版教材）
（下图为浙大版教材）
4.另外，随着网络的发展，对于软件的使用也有要求，统计学一般都会接触到R语言这个APP（搜索引擎搜索“R”就出现官网，点击下载安装即可），本科课程都会涉及誉悉弊到软件教学，这是最实用的一门课，一定要熟悉使用软件！
以上就是关于统计学基础知识的回答啦，希望可以帮助到你~
很多还没有读大学或者没有读数学类专业的朋友们可能都不太明白统计和数学的区别，其实在大学里这是两门完全不同的科目，数学注重定量计算，而统计则偏向于概率方面，可以说，统计倾向于一种可能性，而数学则倾向于确切。
但是虽然数学与统计有诸多区别，但是基础数学同样也是统计的基础哟。因为统计也需要用到很多数学的知识，比如微积分，矩阵等，所以最基础的数学分析、高等代数，都是统计学专业的学生们必不可缺的专业知识。
在有了数学基础之后，就要学习一些统计学的相关专业课，而在这些专业课中最最基本的是概率论与数理统计，很多知名高校的统计学考研专业课也仅有这本书，因为学习好了概率论与数理统计，学习其他的统计学科目会相应轻松非常多。概率论与数理统计就像统计学的基石，是所有学习笑老统计学的学子必须学好的一本书。
在有了概率论与数理统计的基础之后，接下来就是统计的多门分支，包含多元统计，时间序列，还有统计软件的运用。其中最具有应用性的就是统镇升喊计软件的运用了。
在目前的统计软件中，最主要的就是python还有R语言，这些语言由于开源式、书写方便御野的特点，被众多统计学专业的学子们喜爱。机器学习、深度学习、大数据、算法这些热门的名词都与统计软件密不可分。
这些就是统计学专业所需要学习的内容啦，希望你能满意。
首先统计是以数学为基础的，所以大一的时候就得学习数学分析，高等代数很解析几何，不过主要还是数学分析和高等代数。
在数学分析里就是熟悉最基本的概念，收敛，极限，连续，求导，微分，熟悉重要的定理和有必要的计算，微分中值定理，实数的完备性，积分，各种积分,积分的应用，级数，隐函数定理，熟悉数学中常用的推广思想，多元。
一般来说，高等代数中的理论很多是在有限维空间中展开的。有限维线性空间上的线性变换理论是高等代数的重要组成部分，而且得到了充分的应用。还有各种矩阵，向量的乘法加法什么的，不难也不简单
然后就是概率论与数理统计，近世代数和R语言了
概率论是数学的一个分支，研究如何定量描述随机宽旦现象及其规律 数理统计则是以数据为唯一研究对象，包括数据的收集、整理、分析和建模，从而对随机现象的没拍某些规律进行预测和决策。
近世代数慎察扰可以看成是高等代数的升级版了吧，更难懂一些
R语言就主要学习用R这个软件来整理计算数据并解决实际问题了，R是一种专业性很强的统计语言，如果想学得快一些的话，基本的统计学知识要懂，不然很多东西会掌握的比较慢。
总之学习统计学就是要对数字非常敏感，并且具有整理分析数据的本领，仔细是最重要的。
第一阶段，虽然统计！=数学，但统计学得透离不开扎实的数学功底。本人来自统计与数学学院，大陪模一大二阶段曾逐步学习了《数学芦升缓分析》、《高等代数》、《常微分方程》、《实变函数》，虽然不是所有的知识都会被用上，但要用的时候一定要能清晰得找到根源。
第二阶段，统计专业课，以茆师松大大的《概率论与数理统计》为起点，开启了到《多元统计分析》、《时间序列分析及应用》、《随机过程》、《调查数据分析》、《试验设计》的进阶之路，这部分属于统计学教学的基本内容吧，不笑纳会很难，也不会很结合实际，不过这个阶段培养统计思维是很重要的。
第三阶段，大数据分析下的统计学习。结合近年来各高校申请开设《数据科学与大数据技术》本科专业的时代浪潮，以及本人研究生阶段就读先进一批大数据五校联合培养方向的经历，想跟大家提一下这部分的学习框架。总体来说，计算机学习和统计学习并行。前部分能学到python、sql、并行以及分布式系统，后部分则会培养统计可视化方法、机器学习算法、大数据建模以及非结构化数据分析的知识素养。
编程对学统计的人来说太重要了,必须熟练掌握R，强烈推荐再精通Matlab,，Python，C++科学计算库中至少一门。我说的精通并不是说你要什么都会，时间上也不允许。什么该学什么不该学，你到了用的时候自然知道，但是基本操作/数据类型/各种loop之类/函数定义/函数和文件的输入输出...这些基础可以先打好。
另外我还是想说三遍:不要学精算，不要学精算，不要学精算。隐哗枝我坚灶敏定地相信，人工智能什么deep learning在统计学方向首先机器替代人的，就是精算师这种既不需要什么创造力和综合能力，工作流程死板，人工还贵得不得了的职业。
比较推荐先在数学系或数学方向先呆一年半到两年再正式转入统计，甚至本科以数学专业毕业都没关系。个人强烈推荐的数学课有:数值分析/数值代数，最优化方法如果这个没有的话就学运筹学，数学实验(一般教你一门符号计算课程比如Mathematica,教你用计算机帮助自己打草稿，非常有用)，信息论。
另外高等代数，数学分析，概率论与数理统计这种基础科目就不必多说了，到什么时候都有用。
先从我本科大一到大三的课程来分渗烂个类举个例子好了（别问我为什么只有三年，因为第四年就在写毕业论文和浪浪浪= = ）
1.数学知识：拦喊拦
数学分析（极限、导数、积分各种公式推导为以后学习生涯中的简胡理论推导可谓是打下了坚实的基础）
高等代数（矩阵运算、行列式，矩阵的思想在编程的时候还是蛮有用的）
概率论与数理统计（这应该是统计的入门了，各种分布：正态、均匀、泊松，统计的核心定理：大数定律和中线极限，以及很常用的参数估计、假设检验知识）
2.统计专业知识：
多元回归分析（要掌握回归分析的知识，这是许多统计模型的基础）、属性数据分析（分析定性数据的方法，会接触到非结构性的数据），时间序列分析（了解各种时间序列模型的建模思路和方法）
3.经济金融知识：计量经济学（统计和经济学科的交叉，运用统计方法去解决经济社会会问题）、金融统计学（统计学和金融学的交叉，更偏向于金融，会接触到基础的金融知识，也给大家之后转专业提供了跳板，哈哈哈，题外话）
4.代码编程知识：
最基础的SPSS（点点点操作，一般开始实地操作都会先从它开始，功能呢其实蛮强大的，可以满足一些基础的需求）
R语言（可以说是统计专业的优质工具，R语言相对于其他编程语言来说更亲民，更好上手，更加适合于统计分析，简直就是统计人的亲妈）
Python（使用更加广泛的编程软件了，也更适合如今的大数据的发展）
SQL（数据库查询语言，虽然是统计专业，但对数据库还是有一定要求的，学习之后对数据存储的方式会又不一样的理解，对未来的职业也会有所加成呢！）
希望我的回答能够帮助到你们啊~~！！
统计学听上去是与数据打交道，实际上大部分的统计方向也确实如此。所以要与数据打交道我们首先要有扎实的数学基础，那么想打好数学基础，楼主推荐大家要掌握好数学分析与高等代数的知识！
推荐华东师范大学的《数学分析》与北京大学的《高等代数》。
打好了基础，接下来我们就要正式步入统计学的殿堂！
茆诗松老师的《概率论与数理统计》是非常经典的统计学基础教材，很多悉祥高校也都使用这本书作为统计学教材。
如果你能熟练掌握这本教材上的知识点，那么你就打下了非常扎实的统计学的基础，这对你以后继续统计学方向的研究绝对是一大助力！所以非常有必要仔细认真的学习这本书，把这本书读熟读透你以后的统计学路途会顺利很多。这本书也有对应的课后答案详解，对学习这本书有很大的帮助！
再进一步的学习统计学知识，我们就会来到统计学方向的分水岭。这时候就需要看你的兴趣方向何在了。这以后统计就可被划分为理论统计与应用散码统计。比如，应用统计就可分为金融统计，生物统计等等！所以接下来的知识点就看你的方向来决定往哪边倾向了！
最后，统计学方向掌握程序软件也是必不可少的一项。在经济统计方向冲陆哪，大部分用的是SPSS。而在偏数学的统计上大部分用的是R语言或者是Python。
所以熟练掌握一门程序语言也是必不可少的一项统计学知识，而要想熟练掌握，只有自己平常多学多做多练才能达到要求！
以上就是楼主的建议，如果觉得好的话欢迎采纳！
学统计学专业课之前，首先要学好微积分，这也就是为什么大多数统计学专业被划分在数学学院下面，因为要跟着他们学数学分析，高等代数，解析几何知识。
数学分析是折磨大学生的高数的进阶版，难度可想而知，哈哈，还好我挺过来了。数分我们用的是华东师大版的，挺详细挺好的。
接下来就是《概率论与数理统计》, 这是所有数学学科中最霸气的一门,没有之一。浙大的《概率论与数理统计》应该够用,但是强推更详细的茆诗松的《概率论与数理统计》，好芹陪漏多厉害的学校考研就用的这本书。医学类的乱缺话包括生物在内,主要是分析实验数据,浙大的《概率论与数理统计》加上《属性数据分析》应该能够满足需要。
然后大三我们会学习《多元统计》、《时间序列》 , 基本上到这里统计大致的框架已经有了。其他的《非参数统计》、《贝叶斯统计》 等等也可以掌握一下。
统计是一个应用型学科，当然需要操作，MATLAB也是不错的选择,矩阵运嫌烂算很棒,自带的函数也很方便。还有R语言,软件不大,还有很多包可以下,目前有很多人用资源应该比较丰富。运算的效率没有MATLAB高，重点！！他是免费的，官网就可以下载。正在学习中。。。
再高级点就是SPSS了，,这里推荐第一个是中文版的SPSS操作手册,这个绝对是宝典,另外可以参考一本实际案例的书,哪本都行,关键是要跟着案例自己去操作分析。
好啦，这些都是统计学最基本要学的，希望对你有帮助。
与其说学统计需要学习哪些知识点，不如说说统计在本科阶段主要涵盖了哪些课程吧。
必须要说明的是，此处谈论的是统计（经济）而非统计（数学）。前者与经济金融的关系更加紧密，是放在经济学院的，后者更加学术，是放在数学学院的。
本校的统计双学位课程主要有商务沟通与文化交流，经济学原理，概率论，数理统计，金融经济学/资产定价，随机过程，计算数据分析——使用统计软件，时间序列分析，微观经济学及其应用，回归分析，保险与精算，应用金融计量，多元统计分析，数据挖掘，金融衍生品分析，属性数据分析，金融风险管理，数理金融学，公司金融，实验设计与方差分析。
以上学科一坦亮部分是选修，一部分是必修，按照时间先后排序。可以看滚敏出来，因为经济学院的原因，里面很多选修课程都与经济关系相当之大，事实上，很多经济学科就是需要运用到统计的知识。
必修的基础课程莫过于概率论和数理统计两门，别的理工学科4个课时上完的概率论与数理统计，统计学的孩子们要花两个学期各4个课时。主要涵盖了概率论（各大信枝种概型与分布），抽样分布，参数估计，假设检验等等。
希望我的回答能够对你有所帮助。
因为统计学是依赖于数学的一门学科，所以基本的数学素养是一定要有的。而且统计学本科的专业课程就有很多不同种类的数学。比如微积分啊，行列式啊等等。所以数学分析，高等代数，都是统计学专业的学生们必不可缺的专业知识。统计学最常用的应该是概率论与数理统计，而且如果想考统计学的研究生，这门课程也是必考的。所以概率论与数理统计一定要学好。
除了数学之外，对计算机也要有熟练的使用。统计学要用到很多计算机软件，比如说常用普遍的有matlab,r语言，再高级点就是SPSS了。
而前两个是要求统计败兆差学学生要掌握的最基本的软件，也是大学期间统计学学生一定要学习的专业课。熟练掌握一门程序猜闹语言是统计学学生必不可少的一项本领，如果要想熟练的掌握操作，就只有自己平常多学多做多练才能达到要求！
另外，如果是经济统计学的话，还要要求掌握一些经济金融方面的问题，大数据处理，检测，分析这些都是必要的。
大概就这些吧，希望大家可以采纳一下我这个老学姐的建议呀!
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