1楼：嘻嘻嘻
我是厦门大学一名大二的学生，在修wise（厦门大学王亚南经济学院）的统计双学位，希望我的回答能帮助到你。
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。
以上学科一部分是选修，一部分是必修，按照时间先后排序。可以看出来，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。
2楼：至尊宝
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！
3楼：小熙雅
本人是**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）
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~
4楼：匿名用户
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。
这些就是统计学专业所需要学习的内容啦，希望你能满意。
5楼：匿名用户
本人现在是一名应用统计专业硕士研究生，本科四年就读数理统计专业。随着不断深入学习，深感统计工具在数据分析中的重要价值。现梳理所学过的知识，希望对读者有用。（财经学校背景）
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，大一大二阶段曾逐步学习了《数学分析》、《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。
6楼：ii拉头发
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**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。
7楼：戒骄戒躁
本人统计学专业大二在读，我来讲讲我们学校所开的课程吧。
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》，好多厉害的学校考研就用的这本书。医学类的话包括生物在内,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。
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。
8楼：w阿斯巴甜
我是统计学大二的学生，所以我就说说我知道的吧。
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，从而对随机现象的某些规律进行**和决策。
近世代数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。
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