南京审计大学统计学考博考试以扎实的理论基础与实际问题分析能力为核心考察目标，其参考书目体系覆盖《统计学原理》《高级统计学》《计量经济学》《应用时间序列分析》及《统计软件实践》五部核心教材。近五年真题分析显示，考试内容呈现"三三制"结构：基础理论占30%（涵盖概率论、描述统计、假设检验等），高级方法占30%（涵盖回归分析、方差分析、贝叶斯统计等），应用实践占40%（侧重经济金融领域案例建模与软件操作）。其中，计量经济学部分的GMM估计、面板数据模型与时间序列ARIMA建模连续三年出现计算题，占实证题型总分的45%以上。

《统计学原理》作为基础教材，重点章节需建立系统认知框架：第二章概率分布需掌握正态分布、t分布、F分布的密度函数与分位数计算，特别关注分位数表的逆向应用；第五章假设检验要突破p值临界值的机械记忆，建立"检验统计量-拒绝域边界-实际意义"的三维分析模型。例如2021年考题中关于双样本t检验的的功效分析，要求考生结合效应量、样本量与显著性水平进行综合判断。

《高级统计学》的难点集中在第七章方差分析（ANOVA）与第九章非参数检验。实验设计部分需熟练运用随机区组设计、拉丁方设计的方差分解公式，2022年真题要求考生针对某审计项目数据设计三因素交叉实验，并计算误差项自由度。非参数检验部分，曼-惠特尼U检验与K-S检验的适用场景辨析成为高频考点，近三年相关题目均涉及金融数据偏态分布的检验选择。

《计量经济学》的考点呈现明显行业特色，南京审计大学作为审计类院校，对计量模型的稳健性检验与内生性问题处理要求较高。第 chapters 3（联立方程模型）与第 5章（面板数据）为传统重点，2023年新增动态面板模型（GMM）的STATA实现成为新考点。考生需特别注意工具变量选取的合理性，如2020年考题中关于审计师声誉作为工具变量的有效性检验，要求结合PSM-DID方法进行两阶段估计。

《应用时间序列分析》的考题呈现"理论+软件"双线并进趋势。理论部分重点考查ARMA模型的平稳性判别与参数识别，2021年考题要求从某上市公司季度营收数据中建立季节性ARIMA模型并预测。软件操作方面，EViews与Python的Stata库成为新考点，2022年要求使用Python的statsmodels库实现GARCH模型估计，并绘制波动率时序图。考生需掌握EViews中SARIMA模型的设定流程，包括季节差分阶数判定、ACF/PACF图形解读等关键步骤。

备考策略建议采用"三维递进式学习法"：第一阶段（1-2个月）完成教材精读与知识图谱构建，重点标注近五年真题重复出现的核心公式（如t检验统计量公式、似然比检验临界值）；第二阶段（1个月）开展专题突破，针对计量经济学与时间序列建立"理论推导-软件实现-经济解释"三位一体训练，每日完成1套计量模型STATA代码编写；第三阶段（2周）进行全真模拟，重点训练3小时限时解题能力，特别强化方差分析表制作、计量结果的经济含义提炼等实务技能。需特别注意2023年新增的"统计结果可视化"考核要求，建议掌握Tableau或Python的Matplotlib在审计数据分析报告中的应用。