四川大学统计学考博初试主要考察考生在统计学领域的专业基础、研究能力及学术潜力，考试科目通常包括《统计学综合理论》《高级数理统计》《应用统计建模》三部分，满分600分，录取分数线近年稳定在380分左右。从近五年真题分析来看，考试呈现以下特点：一是理论题占比60%，重点考察概率论与数理统计核心概念（如特征函数、马尔可夫链、贝叶斯推断），二是应用题占比35%，涉及回归分析、时间序列预测、生存分析等实际案例，三是综合论述题占比5%，要求结合最新文献评述统计方法的发展趋势。

考生需系统掌握《数理统计教程》（陈希孺著）、《统计推断》（Casella & Berger）等教材中的证明题与计算题，建议按章节整理至少200道典型例题的解题思路。在复习策略上，数学基础薄弱的考生应优先补强测度论与泛函分析知识，可通过《实变函数与泛函分析》教材中的测度空间、收敛定理等章节强化；应用能力强的考生需关注《应用统计建模》中的机器学习算法（如随机森林、神经网络）与高维数据降维技术，建议用R语言或Python完成至少5个复杂数据集的建模实践。

考试中常出现易错点包括：一是混淆最大似然估计与矩估计的渐进性质，需注意前者在指数族下的 nicer 性质；二是时间序列题中忽略平稳性检验与单位根检验的适用场景；三是生存分析中Kaplan-Meier估计与Cox比例风险模型的应用条件。建议考生建立错题本，对近三年重复考点的错误进行归类分析，例如2021年与2023年均出现关于广义线性模型链接函数选择的论述题，涉及logit、probit及gamma分布的适用情形。

报考策略方面，初试成绩前15%的考生有较高复试通过率，但需注意四川大学近年强化对科研成果的考核，建议在初试后及时联系导师，提交过刊论文或科研项目报告。特别提醒跨专业考生（如数学、经济学背景），需重点补充统计软件操作能力，如Stata的面板数据分析模块或Python的PyMC3包应用，近两年此类实操题占比提升至25%。最后，考试时间分配建议为：理论题45分钟/题，应用题60分钟/题，综合论述题90分钟，需严格模拟考场环境进行计时训练。