許多同學在準備統計研究所時，常常對於機率與數理統計這兩門核心科目感到困惑，
不知道如何有效學習，也擔心自己的數學基礎不足。
李昱老師將幫助你了解統計學與數理統計學的差異，並提供學習建議，讓你能夠更有系統地準備考試。
無論你是統計本科生、數學系學生，還是跨考生，本篇文章都將給予你清晰的學習方向。
統計學與數理統計學的差異
統計學：強調應用
統計學是一門強調應用的學科，內容涵蓋機率、排列組合、區間估計、假設檢定、變異數分析（ANOVA）及迴歸分析等。重點在於讓學生能夠應用適當的方法來解決現實問題，而不強調數學推導。因此，學習統計學時，記住各種方法的適用情境以及計算步驟，是成功的關鍵。
數理統計學：專注於理論推導
相較於統計學，數理統計學更著重於數學理論與推導，研究統計方法背後的數學原理。這門課程包含大量的數學證明，常見的考試題型為問答題與計算推導。學習數理統計學時，理解概念背後的數學邏輯尤為重要。
數理統計｜學習內容
數理統計學通常可以拆分為兩個部分：機率論與數理統計學。機率論是數理統計學的基礎，透過嚴謹的數學方式探討隨機變數與機率分布的性質。因此，扎實的機率論基礎將有助於後續數理統計的學習。
許多同學擔心自己的數學能力是否足夠應付數理統計學。事實上，數理統計主要依賴兩大數學科目：
- 微積分：函數極限、微分、積分的運用是統計學中常見的工具。
- 線性代數：矩陣運算、特徵值與特徵向量在統計學中有廣泛應用。
如果能掌握這兩門數學課程的基本概念，學習數理統計將會更為順利。
數理統計｜李昱老師教學特色
數理統計的概念通常來自於真實問題，例如戰爭中的決策問題、工業品質管理等。透過了解這些背景故事，有助於記憶與理解統計方法的設計原理。
統計學的應用不僅僅是記憶公式，數理統計更是要求學生理解數學推導過程。因此，在學習時應該多加練習證明題，確保自己能夠掌握公式的推導邏輯，而非單純背誦。
如果自學遇到困難，可以參加數理統計的課程，例如大碩補習班提供的課程，或是與其他同學組成讀書會，共同討論與解決疑問。
統計學與數理統計學雖然看似相似，但本質上有明顯的區別。前者偏向應用，後者則注重理論推導。
學習數理統計學需要一定的數學基礎，但透過有效的學習策略，如理解應用背景、強化數學推導與參與討論，相信每位同學都能夠克服學習上的挑戰，順利通過統計研究所的考試。
李昱老師
- 統計學
- 數理統計
- 用最生活化與深入淺出的方式，帶領各位同學暢遊機率與統計。
- 秉持著觸類旁通的上課模式，除了書本內容，也包含在研究/就業上可能會使用到的應用
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| 課名 | 師資 | 試聽 |
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數理/統計學
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李昱老師
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統計所
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全修課程
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