所以你想在大学里学习统计学。你需要修什么课程？你不仅要选修与统计学直接相关的课程，还要选修与数学专业学生选修的课程相似（如果不是完全相同的话）的课程。

以下是统计学士学位的核心课程概述。不同院校对学位的要求各不相同，因此一定要查阅自己的学院或大学目录，确定你毕业后需要攻读统计学专业。

微积分课程

微积分是许多其他数学领域的基础。典型的微积分序列至少涉及三门课程。这些课程如何分割信息存在一些差异。微积分教授解决问题和发展数字能力，这两种技能对统计学都很重要。除此之外，还需要微积分知识来证明统计结果。

• 微积分一：在微积分序列的第一门课程中，你将学习仔细思考函数，探索极限和连续性等主题。该类的主要焦点将移到导数，该导数计算在给定点与图形相切的直线的斜率。在课程结束时，您将了解积分，这是一种计算具有奇怪形状的区域面积的方法。
• 微积分二：在微积分序列的第二门课程中，你将学习更多关于积分过程的知识。函数的积分通常比其导数更难计算，因此您将了解不同的策略和技术。本课程的另一个主要主题通常是无限序列和级数。直观地说，本主题研究无限的数字列表，以及当我们尝试将这些列表添加到一起时会发生什么。
• 微积分三：微积分一和二的基本假设是我们只处理一个变量的函数。现实生活要复杂得多，在最有趣的应用程序中有几个变量。所以我们推广了我们已经知道的微积分，但是现在有了不止一个变量。这将导致无法再在图纸上描述的结果，但需要三个（或更多）维度来说明。

其他数学课程

除了微积分序列，还有其他数学课程对统计学很重要。这些课程包括以下课程：

• 线性代数：线性代数处理线性方程的解，这意味着变量的最高次幂是第一次幂。虽然方程2x+3=7是一个线性方程，但线性代数中最感兴趣的方程涉及多个变量。矩阵的主题是用来解决这些方程的。矩阵成为统计学和其他学科中存储数据的重要工具。线性代数也直接属于统计学中的回归领域。
• 概率：概率是许多统计学的基础。它为我们提供了一种量化偶然事件的方法。从定义基本概率的集合论开始，本课程将转移到更高级的概率主题，如条件概率和贝叶斯定理。其他主题的示例可能包括离散和连续随机变量、矩、概率分布、大数定律和中心极限定理。
• 实数分析：本课程是对实数系统的仔细研究。除此之外，微积分中的极限和连续性等概念也得到了严格的发展。微积分中的许多定理都是在没有证明的情况下陈述的。在分析中，目的是用演绎逻辑证明这些定理。学习证明策略对于培养清晰的思维非常重要。

统计课程

最后，我们得出你想主修的专业，统计学。尽管统计学的研究在很大程度上依赖于数学，但有些课程确实与统计学有关。

• 统计学导论：统计学的第一门课程将涵盖基本的描述性统计，如平均值和标准差。此外，还将首次遇到一些统计推断的主题，如假设检验。根据课程的级别和目标，可能会有许多其他主题。有些课程与概率重叠，将涉及不同类型概率分布的研究。其他课程更多的是数据驱动的，重点是如何使用计算软件来分析这些数据集的统计数据。
• 数理统计：在这里，统计学导论课程的主题是以严格的数学方式处理的。本课程涉及的数据可能很少。相反，大多数（如果不是全部的话）数学课程的思想都被用来以理论的方式处理统计思想。
• 专业课程：你还可以选修其他各种课程来获得统计学学位。许多学院和大学都有回归、时间序列、精算研究和生物统计学的完整课程。大多数统计课程都要求你完成其中几门专业课程。