统计是留学生常见的学习课程，今天给大家分享一下统计的学习技巧。
首先要明确到底是需要学习统计学到什么程度。事实上，对基本主题的要求因年级而异。对于所有想学习统计学或使用统计学方法的学生，math和linearalgebra是作为地基一般的存在，一定要打好这两门的基础才可以。 概率论与数理统计：以概率论与数理统计为基础，入门基础课程可以选择浙江大学的概率论与数理统计，如果需要提高版本可以选Casella 的 Statistical Inference。 线性回归分析：统计学最为基础的模型可以选择 Applied Linear Regression 4th edition by Weisberg 这本书书需要一定的线性代数基础。infinitesimalanalysis、linearalgebra、probabilitytheory，这三门课至少要知其然，对于证明之类的要求基本可以说没有，重要的是对概念的明晰和方法的运用。在这三门课的基础上，很大一部分统计中的基本工具和方法应该就可以理解并使用了，如估计最大概率和线性回归。 在思维方式上，统计数据本身不包含领域知识是非常重要的，事实上，数据的背景是非常重要的。需要使用统计数据提供的不同工具来解决实际问题。应用科学的目的是用方法来解决实际问题，而不是用不寻常的方法。 MIT Strang 教授的线性代数公开课（油管、网易公开课等地方都有资源，搜strang lineaer algebra），搭配他的教材，课后每一道题都尽量全做了噢。在学他课程的一开始其实就能受到强烈的美学震撼，原来线代也可以这么神奇。课程强调直觉，少有严格定理，适合入门。Linear Algebra还有Larsen的数理统计砖头书，抱着学很有安全感。本书从最基本的概率与分布开始，慢慢搭建起统计直观；同时很着重强调了一些细节：如estimator与estimate的区别。 以上就是今天的分享啦，如果有具体课程方面的疑问，欢迎联系斯笔客vicky哦。
