中山大学统计学博士申请考核制复试面试主要围绕学术能力、研究潜力、专业基础及综合素质展开，其核心考察逻辑可归纳为以下四部分：

第一部分为学术能力深度验证，常以专业核心课程为切入点。例如2022年复试中，有考生被要求推导高斯-马尔可夫定理的完整证明过程，并解释其在时间序列分析中的具体应用场景。此类问题既考察概率论与数理统计的底层逻辑，更注重将抽象理论转化为实际建模能力的衔接。面试官会通过追问"若协方差矩阵存在异常值如何修正模型"等细节，检验考生的数学工具灵活运用能力。

第二部分聚焦研究计划评估，2023年真题中要求考生在5分钟内完成研究课题可行性分析。典型提问包括："若选择机器学习与生物统计交叉领域，请说明特征选择方法与基因表达数据的适配性"，以及"如何设计贝叶斯网络验证环境因子与疾病传播的剂量效应关系"。这类问题着重考察学术前瞻性，要求考生展现跨学科整合能力，同时需明确回答理论创新点与已有研究的差异化路径。

第三部分涉及统计方法实践，近年面试中频现复杂模型应用场景。如2021年要求用生存分析模型解读癌症患者治疗响应数据，需完整呈现Cox比例风险模型构建、时变协变量处理及结果解释全流程。面试官常通过"若截尾数据比例超过30%如何改进估计量"等追问，检验考生的模型诊断与容错能力。同时，对机器学习算法（如XGBoost、集成学习）的统计理论溯源提问，成为近年新考点。

第四部分考察科研素养与职业规划，典型问题包括："如何看待统计学家在因果推断中的角色定位"（2022年真题），以及"如何平衡理论创新与产业需求"（2023年真题）。面试官通过分析考生对《统计研究》等核心期刊近期论文的批判性思考，评估其学术视野。行为面试法常见于"请举例说明你在团队项目中解决分歧的经历"，重点考察科研协作与抗压能力。

备考建议应着重构建三维能力体系：在数学基础层面，需系统梳理矩阵分析、测度论等核心工具的应用谱系；在研究设计层面，建议建立"理论溯源-方法适配-创新突破"的三段式应答框架；在交叉领域准备上，可重点关注计算生物学、金融工程等新兴交叉方向的前沿方法论。模拟面试中需注意时间控制，研究计划陈述建议采用"问题定义（15%）-方法创新（40%）-技术路线（30%）-预期价值（15%）"的黄金分割结构。