统计学主要讲什么

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统计学——收集数据、分析数据、并根据数据进行推断

描述统计：对所收集的数据资料进行加工整理、综合概括、经过图示、列表和数对资料继续分析和描述。

推断统计：在收集整理观测样本数据的基础上，对有关整体做出推断，特点是根据随机性的观测样本数据以及问题和条件和假定，对未知事件做出的以概率形式表述的推断。

基础课程：高数、概率与统计、运筹、数学模型、经济学（宏观、微观）、财务管理、管理学、保险学专业课程：数理统计、抽样技术、回归分析、证券投资、利息理论、统计预测与分析、计量经济学、时间序列分析、多元统计分析、市场调查、生存分析、保险精算计算机课程： c语言程序设计、vfp程序设计、matlab、spss、eviews、sas等

统计学的主要内容是什么

统计学基本理论研究有：概率极限理论及其在统计中应用、树形概率、Banach空间概率、随机PDE'S、泊松逼近、随机网络、马尔科夫过程及场论、马尔科夫收敛率、布朗运动与偏微分方程、空间分支总体的极限、大的偏差与随机中数、序贯分析和时序分析中的交叉界限问题、马尔科夫过程与狄利克雷表的一一对应关系、函数估计中的中心极限定理、极限定理的稳定性问题、因果关系与统计推断、预测推断、网络推断、似然、M——估计量与最大似然估计、参数模型中的精确逼近、非参数估计中的自适应方法、多元分析中的新内容、时间序列理论与应用、非线性时间序列、时间序列中确定模型与随机模型比较、极值统计、贝叶斯计算、变点分析、对随机PDE'S的估计、测度值的处理、函数数据统计分析等。

统计学包括哪些内容

统计学：通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考统计学基本理论研究有：概率极限理论及其在统计中应用、树形概率、Banach空间概率、随机PDE'S、泊松逼近、随机网络、马尔科夫过程及场论、马尔科夫收敛率、布朗运动与偏微分方程、空间分支总体的极限、大的偏差与随机中数、序贯分析和时序分析中的交叉界限问题、马尔科夫过程与狄利克雷表的一一对应关系、函数估计中的中心极限定理、极限定理的稳定性问题、因果关系与统计推断、预测推断、网络推断、似然、M——估计量与最大似然估计、参数模型中的精确逼近、非参数估计中的自适应方法、多元分析中的新内容、时间序列理论与应用、非线性时间序列、时间序列中确定模型与随机模型比较、极值统计、贝叶斯计算、变点分析、对随机PDE'S的估计、测度值的处理、函数数据统计分析