对于统计学考研，以下是一些推荐的软件：
R
适用场景：偏数理统计，用于模拟和数据挖掘。
特点：功能强大，社区活跃，有大量的统计包和教程。
Python
适用场景：大数据分析、机器学习和深度学习。
特点：语法简洁，拥有丰富的库如Pandas、NumPy和Scikit-learn，适合处理大规模数据集。
SPSS
适用场景：市场研究、社会科学、医学统计等。
特点：操作简单，安装方便，适合初学者，功能全面，包括描述统计、方差分析、因子分析等。
SAS
适用场景：银行金融、医学统计、生物统计等。
特点：权威性高，分析语法完善，与Office软件接口齐全，适合处理复杂运算。
STATA
适用场景：科研、数据分析。
特点：体积小，运算速度快，采用写语法进行运算，适合内存敏感型的数据处理。
Excel
适用场景：一般的数据处理和统计计算。
特点：功能强大，适合快速进行一些基本的统计计算和数据整理，但不如专业统计软件强大。
Mathway
适用场景：各种数学问题，包括统计学。
特点：多功能数学求解器，支持统计学、微积分、线性代数等，适合快速求解数学问题。
SPSSAU
适用场景：数据分析初学者。
特点：易于上手，提供SPSS统计分析的指导和模板，适合没有统计学基础的用户。
Origin
适用场景：科学绘图和数据分析。
特点：支持多种数据格式，功能强大，适合绘制二维和三维图形，并进行统计分析和峰值分析。
GraphPad Prism
适用场景：医学、生物学等领域的数据处理和图形绘制。
特点：界面友好，绘图方便，适合绘制K-M曲线、柱状图等，并进行个性化修改。
根据你的具体需求和背景，可以选择以上软件进行学习和应用。例如，如果你偏数理统计，R和Python是很好的选择；如果你需要处理大数据或进行深度学习，Python更为合适；如果你希望有一个全面且易于上手的统计软件，SPSS是一个不错的选择；而对于需要处理复杂数据和进行高级统计分析的场景，SAS和STATA可能更适合。