統計學是一門比較具有滲透力的專業，大家在學習的時候應該注意統計學對我們的研究的重要性。很多文科方面的學生在學習的時候也需要統計學的加持，那么學不好統計學該怎么辦呢？來看看英國諾丁漢大學統計學專業的預科
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1)先學核心數學，再學統計
統計學本身就是一個完整的研究領域，所以如果你認為你可以一口氣學到足夠的知識，那么恐怕你大錯特錯了。然而，你不需要成為一個訓練有素的數學家來理解一些相當復雜的統計工具和方法。你應該熟悉的關鍵數學主要是線性代數(向量、矩陣、矩陣運算、特征值、特征向量、對角化、聯立方程等)和微積分(包括導數、定積分、無窮極限積分、和和序列等)。你還需要知道一些多變量微積分，即偏導數和多重積分(二重，三重，非笛卡爾坐標系下的積分)。此外，了解基本的集合理論將是有利的。
2)了解統計數據能做什么，而不是它能說什么
我們很自然地認為統計學是一種用來對觀察結果或數據得出結論的工具，我們傾向于把這些結論當作“絕對的真理，不可否認的事實”。但事實證明，統計數據只是指向結論，它實際上不能證明任何事情。例如，僅僅因為X和Y是相關的，并不意味著X導致Y，反之亦然。
要正確地使用統計數據，首先你必須知道什么工具/技術適合于特定的分析/測試。為了做到這一點，您需要了解使用統計數據的優點和局限性，以及它如何應用于每個上下文中。
3)概率論和統計學是齊頭并進的
有時候課程會把統計學和概率論分開來教。事實是你不能將兩者分開，事實上概率先于統計，但兩者互補得很好。一旦你理解了均值、方差等簡單的統計度量，你就可以開始使用更嚴格的統計方法，即概率模型。這就是事情變得有點復雜的地方。你看，概率學有很多不同的教學方式。在學校里，概率主要是“如果我從一副牌中隨機抽到2張牌，我連續得到2張黑桃的概率是多少”之類的東西。這通常屬于“組合概率”的范疇，比如“draw的5個字母序列有多少種排列”，或者“在100個人的房間里，至少有2個人生日相同的概率是多少?”這些類型的問題對于理解概率論是如何工作的很有用，但它們對統計分析肯定不是必要的，而且經常會分散人們對概率論真正意義的理解。
以上就是老師對于英國諾丁漢大學統計學專業的預科
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