我觉得统计这东西其实还是挺抽象的。可能刚开始的时候，觉得很简单，然后就放松警惕了，觉得这学科太简单，不用花时间。这么一来，哈哈，稍微不会一点，才发现后面的东西都不懂了。而且统计是属于越学越难的专业，而且学到后面，还和计算机专业非常挂钩，其实machine learning就是计算机学科，但是你有必须是学统计的学生才更有优势学这个。扯远了。这里我推荐你看两本书，一本是Taylor写的 Advanced Calculus:Advanced Calculus: Angus E Taylor， W Robert Mann: 9780471025665: A: Books， 另外一本是Steward的 Multivariable Calculus：Multivariable Calculus (Chapters 10-17): James Stewart: 9780538497879: A: Books这些都是你日后学数理统计的基础，所以必须学得非常扎实。随后，你就可以看一些数理统计的书籍，我比较推荐的是这本Introduction to Mathematical Statistics and Its Applications: Introduction to Mathematical Statistics and Its Applications (5th Edition): Richard J Larsen， Morris L Marx: 9780321693945: A: Books我感觉这本书是数理统计学的经典之著。里面涉及了所有基本的统计学内容。你不但应该把书读了，而且应该把书后面的练习题都做好，对你理解概念非常有帮助。其实这本书你完全可以当成小说一遍遍看，每看一遍，收获都不同。而且随时翻看，对接下来的学习有帮助。你这两本书看完以后（应该说是弄明白了），估计数理统计的基础就不错了。这个时候你可以看些深入的了，比如regression，推荐你Freedman的Statistical Models，Statistical Models: Theory and Practice: David A Freedman: 9780521743853: A: Books 我觉得这本是讲统计模型中比较精炼的一本了，也相对容易理解。还有我想说的是，学好数理统计最重要的一点就是学活了。你要有空的话，多看看各种paper，也不用一定是academic的paper，其实很多药品说明书啊什么的，上面就有什么药剂量均值啊，变化量什么的。你没事的时候拿来看看，看看他们那上面的定义和真正的统计定义有没有出入。其实，说真的，出入还蛮大的。standard error和standard deviation经常混淆。越看越好玩。最好，我推荐你个课程 C 我其实觉得你完全可以从比较高级别的课上起。我不太喜欢从低级的一遍遍往上，我觉得一开始上高级的课，有俯瞰知识的感觉，才能知道自己哪好哪不好，最后查漏补缺。还有，建议你直接学英文原版的。祝你学习愉快。
