学习统计学都要掌握哪些知识点？

统计学如今是与数学平行的一级学科，那么统计学要掌握哪些知识点呢？让我这个统计学专业的大四老学长告诉你楼主自己的学习经验吧！

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，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！

本人是中央财经大学2015级的学生，今年6月毕业，本科学的统计学，在中财的统计与数学学院待了四年，下面简单谈一下统计学必须掌握的知识~

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~

我是一名统计学专业的大四学生，已经学习了四年统计学啦，希望我的回答能够帮助到你。

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。

        如果你选择了统计学，那么一个好的数学基础对你职业生涯的提升帮助很大，但方向不要搞偏了，你不是要当陈景润的，所以抽象代数、拓扑、偏微分方程、微分几何之类的课，不是必修就不必上了。哪些课有用，哪些课没用，哪些老师讲得好，哪些老师不行，平时多问问学哥学姐，自然一清二楚。

        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。我坚定地相信，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。