南京审计大学统计学考博的复习需要系统性和针对性，考生应首先深入研究南京审计大学统计学学科的特点和近年考试大纲，结合《概率论与数理统计》《计量经济学》《统计软件应用》等核心课程构建知识框架。建议将复习划分为三个阶段：基础夯实（3-4个月）、专题突破（2-3个月）和综合冲刺（1-2个月）。

在基础阶段，重点攻克统计推断理论（假设检验、参数估计、方差分析）、回归分析模型（线性回归、广义线性模型、生存分析）和贝叶斯统计基础。推荐使用《数理统计与数据分析》（胡志德著）和《应用回归分析》（何晓群著）作为教材，配合南大统院近五年真题建立知识图谱。每周需完成3套模拟题并整理错题本，特别关注卡方检验、多元线性回归和结构方程模型的计算题。

专题突破阶段需聚焦南大统院特色研究方向，如金融统计、经济计量和大数据分析。建议选修《R语言高级统计建模》《Python数据挖掘》等实践课程，掌握SPSS、Stata、Python（Pandas/Scikit-learn）和R（lme4/bayesm）工具链。针对计量经济学部分，重点复习面板数据模型、空间计量模型和机器学习与统计融合方法，可参考《计量经济学：统计基础》（伍德里奇著）和《机器学习与统计推断》（周志华著）。

综合冲刺阶段应建立"真题-论文-面试"三位一体复习体系：每周至少完成2套全真模拟并严格计时，重点训练时间序列分析（ARIMA、GARCH）、非参数统计（核密度估计、Bootstrap）和因果推断（双重差分、工具变量）等高频考点。同时精读南大统院近三年博士录取论文，模仿其研究设计和论文结构，准备3-5个创新性研究设想。建议联系在读博士生获取内部考试动态，关注南大统计学科在金融风险建模、数字经济统计等领域的最新研究成果。

复试准备需特别强化学术潜质展示，建议录制模拟面试视频，重点演练统计学前沿（如因果推断、高维数据建模）和跨学科应用（金融统计、环境统计）的论述能力。同时整理个人研究经历，形成包含数据采集、模型构建、结果解释的完整研究案例。考博期间注意保持每周与导师的邮件沟通，及时获取学科前沿动态和考试政策调整信息。最后阶段的复习应注重知识体系网络化，建立统计理论、方法应用、工具操作的交叉联结，形成多维度的知识记忆矩阵。