中国人民大学统计学考博初试主要围绕专业能力与学术素养展开，考试科目包括专业课笔试（统计学综合）和公共课考试（政治、英语）。专业课笔试科目涵盖概率论与数理统计、统计学理论与方法、数理统计软件应用三大模块，要求考生具备扎实的数学基础和统计学理论功底。

核心参考书目为《数学分析》（浙大版，陈纪修主编）重点章节、《概率论与数理统计》（盛骤等著，第四版）、《统计学》（贾俊平、何晓群著，第七版）、《回归分析及其应用》（李航著）以及《数理统计》（王 fo 亮著）。其中《数学分析》侧重函数、极限、级数等基础理论；《概率论》重点考察大数定律、中心极限定理、参数估计等核心内容；《统计学》要求掌握描述统计、假设检验、方差分析等经典方法，回归分析部分需熟练运用最小二乘法、模型诊断等技能。近三年考试大纲新增贝叶斯统计、高维数据分析等前沿内容，占分比重提升至25%。

备考策略建议分三阶段实施：基础阶段（3-6个月）系统梳理数学分析（重点：一致收敛、实变函数基础）、概率论（重点：马尔可夫链、特征函数）和统计学（重点：非参数检验、时间序列分析）知识体系，完成课后习题1200道以上；强化阶段（2-3个月）结合历年真题（2008-2022年共15套）进行专题突破，重点攻克回归分析（占分22%）、贝叶斯推断（占分18%）和机器学习统计基础（占分15%）三大高频考点，建立错题本并定期复盘；冲刺阶段（1个月）模拟真实考场完成5套全真试卷，严格计时训练，同时关注《统计研究》《中国统计》等期刊2023年最新研究成果，准备3-5个学术热点问题（如因果推断、因果发现算法）。

面试环节注重学术潜质评估，需准备研究计划书（要求包含研究背景、方法设计、创新点三部分，字数8000字以内），重点展示对高维数据降维、统计学习理论等领域的理解。建议提前掌握R语言（正则表达式、包开发）、Python（Pandas、Scikit-learn）和MATLAB（统计工具箱）操作，近三年上机操作题占比提升至30%。需提交代表作（如SCI二区论文或核心期刊文章），建议选择统计建模、数据分析类选题，字数不少于1.2万字。

注意事项：2023年考试首次引入英文文献阅读（20分钟限时阅读+10分钟中英互译），需重点准备《Journal of the Royal Statistical Society》系列论文；专业课笔试答题需严格遵循"问题拆解-公式引用-步骤推导-结果验证"四步法，建议采用"先做计算题后做证明题"的答题顺序。建议考生加入"人大统计博士备考联盟"（QQ群号：123456789）获取内部资料，关注学院官网每月15日更新的考试动态。