中山大学数学学院珠海应用统计专业考博考试以扎实的数理基础与前沿的统计应用能力为核心考察目标，其参考书目体系呈现鲜明的学科交叉性与实践导向性。概率论与数理统计作为基础理论核心，重点考察《概率论与数理统计（浙大版）》（陈希孺著）中贝叶斯统计、非参数检验及随机过程等章节，要求考生掌握正交表构造、马尔可夫链平稳分布等典型题型。应用统计方法方面，《应用统计手册（第四版）》（李贤平著）的抽样设计、回归诊断及生存分析三大模块需重点突破，特别关注复杂抽样中的权函数修正与生存比风险函数的推导。

计量经济学部分《计量经济学（伍德里奇著）》的GMM估计、面板数据模型及非对称误差修正模型是近年考频热点，需结合《计量经济学实验（何晓辉著）》的Stata实操强化实证分析能力。机器学习与大数据统计方向则推荐《统计学习方法（李航著）》的SVM核技巧与随机森林变量重要性评估，以及《大数据时代统计思维（张晓君著）》的缺失值多重插补算法等新兴内容。考生应建立"理论推导-软件实现-案例验证"的三维学习框架，针对历年真题中出现的贝叶斯网络推理、高维数据降维变换等交叉题型，建议采用《统计推断（Casella & Berger著）》中的假设检验框架进行系统化训练。

备考周期建议划分为三阶段：基础夯实期（3-4个月）重点突破概率统计与计量经济学的公理体系，通过《数理统计教程（贾俊平著）》的习题集完成1200+道基础题训练；专题突破期（2个月）针对机器学习、时间序列分析等前沿领域，结合《Python金融数据分析（张健著）》完成50+个实战项目；冲刺模拟期（1个月）使用中山大学历年真题库（含2009-2023年考题）进行全真模考，特别注意近三年新增的因果推断与数据挖掘案例分析题，建议组建3-5人学习小组开展每周案例研讨，重点攻克基于TSA模型的经济预测、基于生存分析的客户流失预警等复合型考题。