上海财经大学数理统计学考博考试以扎实的理论基础和严谨的数学推导能力为核心考核目标，其参考书目主要围绕《数理统计学》（浙大版，盛骤等著）、《数理统计方法》（John A. Rice著）以及《统计推断》（Hogg等著）三本经典教材展开。考生需重点掌握概率论中的多维随机变量、特征函数、大数定律与中心极限定理的严格证明，以及数理统计中的参数估计（点估计与区间估计）、假设检验（U检验、t检验、F检验、非参数检验）、回归分析（线性回归、广义线性模型）和方差分析等核心内容。在复习过程中，建议将教材中的定理证明与典型例题结合，例如通过卡方检验的χ²分布推导理解其应用条件，利用最大似然估计的充分性定理分析估计量的性质。历年真题显示，约35%的题目涉及概率论中的随机过程与马尔可夫链，需特别关注泊松过程、布朗运动等模型的数学表达与性质；数理统计部分则侧重贝叶斯统计、多元统计分析（如主成分分析、因子分析）和统计软件（R或MATLAB）的编程实现。备考策略上，建议按“基础理论→经典题型→综合应用”三阶段推进，每周完成2套模拟试卷并对照《数理统计习题精解》（上海财经大学出版社）查漏补缺，同时关注2023年新增的“高维数据降维方法”与“非参数核密度估计”等前沿考点。考试中需注意证明题的逻辑严谨性（如使用拉格朗日乘数法证明最优化问题），计算题则要熟练运用SAS或SPSS进行假设检验的p值计算与置信区间构造，最终通过交叉验证与AIC准则优化模型选择。