学好统计学需要综合运用数学、编程和统计学的知识，以下是一些建议：
数学基础
数学解析几何和微积分：这是统计学的基础数学知识，需要熟练掌握。
数学逻辑：理解数学中的逻辑推理和证明方法。
基础微分：掌握微分的概念和计算方法。
矩阵代数及其应用：理解矩阵的基本运算及其在统计学中的应用。
实分析：深入理解实数的性质和分析方法。
线性代数：掌握线性方程组、特征值、特征向量等概念。
编程技能
Java, R语言， Matlab：这些编程语言在统计学中应用广泛，需要熟练掌握至少一种。
LaTex：用于撰写和排版学术论文。
SAS, SQL：这些工具在数据管理和分析中也很重要。
统计学知识
应用统计分析：理解统计学的基本原理和方法，如描述性统计、推断统计、假设检验、回归分析等。
统计计算：掌握统计软件的使用，进行数据的清洗、转换和分析。
随机分析：理解随机过程及其在统计学中的应用。
现代概率论：深入理解概率论的基本概念和定理，如随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。
学习方法和技巧
提前熟练掌握核心课程：如微积分、线性代数、概率论、线性回归分析、试验设计、R语言的运用等。
及时求助：当遇到不理解的问题时，及时去office hour询问导师或同学。
数据练习：通过设定和修改数据，观察结果变化，理解方法之间的关联。
理解思维：不要死记硬背，要理解各种统计方法的使用条件和范围，并在实践中灵活应用。
分清主次：统计学思想和软件操作要分清主次，数据分析思路永远是第一位的。
实践和应用
参与研究项目：通过实际项目来应用统计学知识，加深理解。
阅读相关书籍和文献：阅读经典教材和研究文献，了解最新的研究成果。
保持最新状态：关注学术论坛和会议，了解最新的统计学技术和应用。
其他建议
保持耐心和毅力：统计学学习需要时间和努力，不要轻易放弃。
建立扎实的基础：统计学的基础概念、公式和原理必须熟练掌握。
使用真实数据进行练习：通过实际数据集来练习，提高分析能力。
通过以上步骤和方法，可以有效地学好统计学，并在实际应用中发挥其价值。