数理统计学学习顺序---统计学科技树.doc

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1、http://cos.name/cn/topic/35虽然是老贴了,但是对数理统计的学习很有参考价值先得知道这么一点：这棵树的科目，并不是你必须学的，而是你有可能学的。很多朋友在问数理统计的教材，参考书这些，其实数学是一个系统，各个分支并不是孤立的，如果想学好的话，各种分支多少都要懂一点才行。但是鉴于中国考研以及各种非数学专业朋友的情况，现总结“统计学学习升级树如下”，个人总结有限，请大家补充。（图见文章末）教材和参考书：其他的我不是很清楚，概率论强烈推荐复旦老三本的第一本，数理统计本科教材推荐北大的一本蓝皮书(陈家鼎的《数理统计学讲义》)，讲的很全，而且面很广，包括完全充分统计量，NP引

2、理，Gauss-Markov定理，实验设计，序贯分析，Bayes统计，抽样调查的初步内容。研究生教材么绝对是陈希儒的《数理统计引论》。至于随机过程的话，要学理论的，就推荐北大钱敏平那本，虽然印刷错误不少，但是书架子不错，以后几版肯定会好的，只不过要求有环论和测度论、泛函的基础，要求有点高。如果工科学的话，推荐西安电子科技大学的那本随机过程，很不错，可以当公式和定理手册查。关于数学软件：C是经典的，大家都要学好。Matlab是数值计算专长，一定要学好。Maple是符号计算专长，熟悉的话平时计算要省不少事，可以专心把心思放在思路和思想的理解上。S-plus是用来统计编程的（其实我的老师更倾向于

3、用matlab的统计包），时序、非参数检验这些用起来很方便，因为用的是S语言，所以要学好，因为SAS里好多都要调用S语言。至于Spss个人认为看看就可以了，实在登不上场面，偷懒的时候用用还不错。关于考研：考研很简单，步骤就是选定学->去学校主页查指定参考书和考试科目->买来狠嗑题目->ok至于研究生搞研究的话，还是多看看书，不然是搞不出真东西的。关于貌似无关的课程的说明：在图里有几门大家可能认为貌似和统计无关的课：1.解析几何：说实话，解析几何如果不和微分流型这些联系起来的话，的确也就是高等代数和数学分析的应用。不过可以为以后的课提供直观的例子（比如学近世代数和拓扑的时候）2.微分方程稳定

4、性分析：现代统计有很大一块是在搞现在智能算法的设计（什么是现代智能算法？就是听起来很玄的什么神经网络算法、模拟退火算法、微粒群算法），算法里算法的稳定性是很重要的，所以知道为什么要学这门课了吧。3.抽象代数：现代统计学也有一块是在搞模式识别、信息融合的，扯到信息的东西就要编码，抽象代数是现代编码技术的基础。4.矩阵论：哎，说到这门课就伤心，现在没几个大学还在开这门课，不过你要是不学这门的话，保证你看各种现代统计方法的时候一页也看不懂，全是矩阵表达的。苏联人那套分析表达的方法已经过时了。5.泛函分析、拓扑学、微分方程：貌似很基础的课，但是在统计中的信号处理，金融数学里的Ito积分，随机分析都

5、要用算子，拓扑结构这些。现代数学不是孤立看某个式子了，而是把有相同属性的东西看成一类，然后研究这一类（够泛吧）。6.数值计算，统计计算：还有不少学统计的是冲着银行、保险公司去的吧，公司招统计的人就是让你替它写程序的，到时候要的是货真价实的货，光靠matlab里的现成函数可就不行了，所以大家要学好C，最好再学门c++或者Delph，以后就好混了。最后，统计的前途是明亮的，学习的道路是艰苦的，世界上没有白拿的money，干多少活拿多少钱大家一起努力，都能成牛人的，中国就有希望的。我把题目改了一下,强调了这是数理统计的学习树。另外，我想强调一点的是，列出这么多科目来，并不是说你一定要从头学到尾了

6、，才算真的高手。其实大家在不同专业里就算涉及到统计学的思想和方法，也只是很少的一部分。而且很多时候你没必要知道那么多的原理，我承认这是事实，因为统计学的价值就在于它的应用范围的广泛。我列出这棵树，是不想大家只见树枝不见大树，不想让大家只见树木不见森林。对于搞应用统计的人来说，掌握了基本的数学知识、概率论数理统计知识以及统计软件的使用以后，基本上可以进行某一特定领域的应用研究了。有人说过，对于那些非常深奥的东西，例如测度论，等到用到的时候再学就行了。是啊，我也是怎么认为，但是，前提是你得知道有那么个东西才行啊。所以，通过这棵树，你就可以看到，原来数理统计和那么多东西有联系啊！这就够了。还有什

7、么经典的教材和资料什么的还请大家来补充引用第47楼[i]zhousp[/i]于[i]2006-12-2016:56[/i]发表的“”:我佩服楼主的精神，不过把所以得知识打包在一起都不如一个用SPSS成功分析案例实在企业和老板很浮躁，你想证明有用，就得拿出点对利润提高有用的东西，习测度论，矩阵论什么的纯属对学弟们华而不实的误导（当然如果做研究例外，有几个将来做研究的？），统计学就业真的很尴尬，难道高等教育不应当反思吗？个人