统计学对学生的要求：学术基础与性格方面有哪些？

学术基础要求：
数理知识
- 基础课程：需要掌握线性代数、微积分（包括单元微积分或者多元微积分）、数理统计和概率、高等数学等。这些课程是统计学的基石，贯穿于统计学的各个领域，例如在回归分析中需要运用微积分知识来求解回归系数，线性代数则在多元统计分析等方面有重要应用。
- 拓展课程：还需了解偏微分方程、随机过程、回归分析、模拟、时间序列与预测等内容。这些知识能够帮助学生更深入地理解和应用统计学方法，比如时间序列与预测可用于经济数据、气象数据等的分析和预测。
计算机技能
学生要掌握三大统计学软件，即SAS、STATA、SPSS。这些软件在数据处理、分析和建模方面具有强大的功能，能够提高学生处理实际数据的效率。此外，对于有一定编程基础的学生，掌握R、Python等编程语言也有助于进行更复杂的数据分析和算法实现。
专业背景
如果本科不是统计或者数学专业的同学，或者缺乏数理背景，常见转专业申请统计学的本科专业有经济学、数学、物理、计算机科学等。只要修过一些数理课程，掌握基本的计算机技能，在实践中有处理过数据和分析等，都可以申请统计学专业。对于数理背景不足的学生，可以通过修读二学位、辅修学位、参加美国暑校，或者修网课等方式弥补，常用网站有Coursera、Edx、MOOC、Udacity等，推荐课程如Probability and Statistics（Open + Free）---Mooc（Stanford University）、Inferential Statistics---MOOC（Duke University）。
实践能力
建议学生参与一些研究项目或者调查，如校内项目、美国暑期科研、课内重要课程（individual research project）等。内容可以是需要收集或者分析数据，然后做出评估或者预测的项目，如对某企业或者领域的金融应激机制的线性回归模型建立，对空气污染对于儿童身体健康的危害调查等。此外，参加比赛也是提升实践能力的重要途径，如数学建模大赛（国赛，美赛）、全国大学生统计建模大赛、全国大学生市场调查与分析大赛、中国SAS数据分析大赛等。
性格方面要求
严谨细致
统计学工作涉及大量的数据处理和分析，一个小的错误都可能导致结果的偏差。因此，学生需要具备严谨细致的性格，在数据收集、整理和分析过程中，能够认真对待每一个数据，确保数据的准确性和可靠性。例如，在进行统计实验时，要严格按照实验流程操作，准确记录和处理实验数据，避免因粗心大意而出现错误。
逻辑思维
统计学是一门逻辑性很强的学科，需要学生能够运用逻辑推理来理解和解决问题。在学习和实践中，学生要能够对数据进行合理的分析和解读，从数据中发现规律和趋势，通过建立合理的统计模型来解决实际问题。比如在进行回归分析时，要能够理解自变量和因变量之间的逻辑关系，合理选择模型和方法进行分析。
耐心专注
数据处理和分析工作往往是繁琐和枯燥的，需要学生有足够的耐心和专注力。在面对大量的数据和复杂的计算时，能够保持耐心，认真完成每一个步骤，不轻易放弃。例如，在进行长时间的时间序列分析时，需要持续关注数据的变化和模型的拟合情况，及时调整分析方法和参数。
创新精神
随着社会的发展和科技的进步，统计学面临着新的挑战和机遇。学生需要具备创新精神，能够在传统的统计方法基础上，探索新的理论和方法，以适应不断变化的需求。例如，在大数据时代，如何处理和分析海量、复杂的数据，需要学生不断创新思维和方法