統計學，難不難，統計學究竟難不難

1樓：匿名使用者

分怎麼說——可以說難也可以說不難。

難是因為畢竟屬於應用數學的學科，跟數學挨邊的沒有簡單的吧？從課程設定上基礎課是數分和高代，跟大多數理工科不同（高數和線代）。而且很多統計學中都把泛函和隨機過程作為專業基礎科目，而他們本身又是難度較高的學科。

不難是相對而言的：在數學學科的範圍中，統計學更偏向於應用，實操中需要掌握一定的計算機技能（c++、資料庫等等），主要應用統計軟體來實現（spss、r、sas）。因此實際上無需完全瞭解其原理，只要充分掌握了軟體的使用方法，便可以進行基本的統計分析工作了。

說白了就是有時候不需要了解“為什麼”，只需要瞭解“怎麼做”就行了。相對而言的另一部分——理論數學不存在“怎麼做”，而一直在研究“為什麼”，本身是高度抽象化的學科。因此統計學作為應用數學分支相比於理論數學肯定是簡單的。

（如果要是以通過考試為目標那就無所謂難與不難了......）

2樓：匿名使用者

統計學側重應用，能應用到很多領域，教育統計，經濟統計，生物統計等等。而理論數學的話分很多方向，應用數學，基礎數學，計算數學等等，應用性差些，得坐得住板凳才行。關鍵還是看你打算學到什麼程度，是作為一門理論鑽研，還是當一個工具應用。

統計學中同樣有很複雜的問題，需要深厚的數學功底，如隨機過程。就研究生專業來講，統計學肯定比理論數學容易。理論數學太抽象了，什麼群啊，空間啊，沒心理準備的話一下就暈了。

統計學究竟難不難

3樓：雪雅星箜

我03-07年就讀於一所財經大學的統計學專業。數學的基礎非常差。所以比較吃虧。

有一個奇怪的現象，統計學的教師大部分來自數學專業（因為他們在數學領域混不下去），所以教師數學功底較好。

統計學的主幹學科都是建立在數學基礎上，比如數理統計、數理經濟學、多元統計學、時間序列分析、spss軟體、建模。

與高中的聯絡比較緊密，但是不必回頭複習高中的知識，大學的教材都會涉及這些高中的知識，但是需要你留意，強化練習。

4樓：home覺

這位同學你好，統計學在理解上我想對你來說不存在問題。關鍵是在大學的前兩年的基礎課程一定要好好學習和掌握，要充分理解概率和隨機的一套理論，尤其是測度論和概率論這樣的基礎理論非常重要，只要這些掌握了，後續的數理統計和統計分析才能理解。至於數學分析和高等代數更是所有數學的基礎，切切不能馬虎。

統計學在現在的數學和金融領域的應用都非常廣泛。無論是進入金融行業還是準備考取公務員都是不錯的選擇。即使選擇兼職，仍有許多的企業和個人需要對大資料的統計分析。

只要能夠不被遊戲所迷，在文科同學搞各種活動的時候安心上課，一定會學有所成的。