四川大学数学学院的应用统计、数学统计和智能科学与技术专业考博竞争激烈，但通过科学规划和针对性复习可有效提升成功率。首先需全面了解学院考博政策，包括报考条件（如学历要求、科研成果）、考试形式（笔试科目如数学分析、概率论与数理统计、专业综合等）、面试流程及导师研究方向。建议通过学院官网或招生办获取最新招生简章，明确考试大纲和参考书目，例如《数理统计教程》《应用时间序列分析》等核心教材。

基础阶段（3-6个月）应重点夯实数学功底，数学分析、高等代数、概率论与数理统计需系统梳理定理证明与经典例题，尤其关注大题解题思路（如极限计算、随机变量分布、参数估计）。应用统计方向需强化R/Python编程能力，结合《统计学习方法》《机器学习实战》掌握回归分析、聚类算法等工具应用。数学统计和智能科学与技术则需补充信息论、优化理论及深度学习基础，推荐参考《矩阵分析》《深度学习》等专著。

强化阶段（2-3个月）应进入真题训练与专题突破，按题型分类整理近5年真题（可通过校内资源或学术论坛获取），重点攻克高频考点如参数假设检验、贝叶斯统计、支持向量机等。建议组建备考小组进行模拟答辩，针对智能科学与技术方向设计交叉学科案例（如统计学习与神经网络的融合）。同时关注学术动态，阅读川大统计学院教授近年发表的顶刊论文（如《Journal of the Royal Statistical Society》），准备1-2篇研究计划书。

冲刺阶段（1-2个月）需全真模考与精准补漏，按考试时间分配模拟卷（建议包含3小时数学分析大题+2小时统计综合），重点提升时间管理能力。面试准备需提炼个人学术亮点（如已发表的SCI论文、数学建模竞赛奖项），针对导师研究方向设计提问（如智能统计中的可解释性AI、高维数据降维方法）。最后阶段调整生物钟，保证每日7小时深度学习，避免熬夜导致记忆衰退。

资源整合方面，建议建立三色笔记系统：红色标注考试大纲核心内容，蓝色记录经典错题，绿色标记跨学科拓展知识。推荐使用Anki记忆卡强化统计学公式（如卡方检验临界值表），通过Kaggle平台实践统计建模项目。心理调适可采用番茄工作法（25分钟专注+5分钟冥想），考前一周进行正念训练缓解焦虑。特别提醒，智能科学与技术方向考生需额外准备数学建模竞赛代码（如MATLAB卷积神经网络实现），并在简历中突出GitHub开源项目经历。