数理统计学研究生课程

数理统计学研究生课程，考研网课新东方是比较有实力的。

其实现在数学专业的概率论与数理统计基本是按照非数学专业的方式在教的。如果要学理论性质的概率论虽然数学系的不会很奇怪人家的思考方式，但是难度会上升很多。所以要看你的老师是怎么教的，如果你的老师基本是按照课本直接教下来，那么你就多预习和复习，题目多做点就能跟上。

你听不明白有以下几种可能：

1.老师讲太深，有的数学系的老师教概率论可能会要求以数学专业的理论严谨性来教，所以一上来肯定会讲测度空间西格玛代数什么的。所以需要你之前的数学基础比较牢（比如数学分析和实变函数）。这种情况个人建议你稍微花点时间复习一下微积分（包括Lebesgue微积分）。

2.老师没有讲太深，只是你一头雾水完全不知道老师在讲什么，那么你最好找一些学的比较好的同学问问，上课就算听不懂也记记笔记，多思考思考。其实概率论不难。

3.老师没有讲太深，但是因为这个不是数学专业的教材，所以很多不严谨的地方不给证明或者说明就直接跳过去了，因此你感到有强烈的困惑感。这种情况并不是你自己的问题，非数学系的教材对证明和逻辑严谨性并没有很高的要求，因为他们是以实际应用为主。你只要会用公式算就可以满足课程的要求了，至于原理具体是怎么个结构是不做要求的。如果你真的很想搞透彻，个人建议等你研究生再学一次测度论，直接在随机过程或随机分析、鞅论之类的课程中找到答案

如果是考研的话，不要直接考虑什么数学几，要看你考什么专业什么学校，你去查查历年具体你想去具体的专业的考研是什么要求，你根据对方的要求去准备就可以了。

应用统计学专业硕士学高代、几何、数理统计、多元分析、抽样调查、实变函数、复变函数、数学分析等课程。

作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，高等数学等课程对于计算机专业的学生来说还是非常重要的，实际上软件开发问题说到底就是个数学问题，所以要想在软件开发领域走得更远，一定要有一个扎实的数学基础。

当前大数据和人工智能是科技领域的重点研究方向，而不论是大数据领域的研发还是人工智能领域的研发，都离不开数学知识，数学是大数据和人工智能的重要基础。从这个角度来看，要想成为计算机领域的创新型人才，一定要有一个扎实的数学基础。

大数据的核心是数据价值化，从大数据的技术体系结构来看，承担大数据价值化的核心操作是数据分析，目前数据分析有两种常见方式，分别是统计学方式和机器学习方式，统计学作为数学的一个重要分支自然不必过多解释，而机器学习也同样离不开数学知识。机器学习的步骤涉及到数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，所以算法是机器学习的核心，而要想有较强的算法设计能力，就需要掌握高数、线性代数和概率论等相关数学知识。

从计算机专业的整体知识体系结构来看，本科生阶段的算法设计课程、数据结构课程、数据库原理课程、计算机网络课程和网络安全课程都涉及到数学相关知识，所以一个扎实的数学基础，能够在很大程度上促进计算机相关课程的学习。在计算机专业的研究生学习阶段，涉及到机器学习、高级操作系统等课程，而这些课程同样需要有扎实的数学基础。

最后，从近些年计算机专业研究生的研究成果来看，很多创新都以算法设计为基础，这足以说明数学对于计算机专业学生的重要性。

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