四川大学统计学考博真题分析显示，近五年考试内容呈现明显的理论结合实践趋势，题型结构稳定但考核深度逐年提升。统计推断与假设检验类题目占比达35%，其中正态分布参数估计、t检验与卡方检验的变形应用成为高频考点，2021年曾出现基于)c偏态分布的Wald检验改良题型。回归分析模块占比28%，重点考察多元线性回归的异方差处理、虚拟变量设置及中介效应检验，2022年真题要求用Stata完成包含交互项与非线性项的混合效应模型估计。

时间序列分析题量保持15%稳定，但近年更强调ARIMA模型与状态空间模型的综合应用，2023年考题要求对长江流域年径流量数据进行平稳性检验后建立季节性分解模型。应用统计部分占比12%，常结合医学、生态等领域真实数据，如2020年要求基于肺癌发病率数据构建Cox比例风险模型并评估环境因子影响。计算题占比20%，重点考察最大似然估计的迭代求解（近三年出现3次）、MLE性质证明及Bootstrap置信区间构造。

值得注意的是，2022年后新增"统计软件实操"模块，要求用R/Python完成假设检验的p值计算（如Shapiro-Wilk正态性检验）及结果可视化，占分提升至8%。高频考点中，非参数检验（Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验）的假设条件辨析连续五年出现，2023年更要求比较其与参数检验的效应量计算差异。备赛建议聚焦三大能力：一是掌握正态总体下各类抽样分布的精确推导（如t分布与F分布的生成关系），二是熟练运用EViews/Stata完成面板数据模型（固定效应/随机效应）的Hausman检验与参数优化，三是强化实际案例的统计建模能力，例如2021年真题要求基于四川省人均医疗支出数据构建双向固定效应模型，并正确解释政策干预变量的边际效应。

考生需特别注意近年考题中"统计解释"的比重提升，2023年回归分析题要求不仅输出回归系数，还需结合经济学理论解释教育年限与收入间的非线性关系，并正确使用边际效应图展示政策效果。建议建立"理论-软件-案例"三位一体的复习体系，重点突破Bootstrap重抽样、贝叶斯统计基础（如JAGS建模）等前沿内容，同时关注《统计研究》《应用统计与大数据》等期刊的实证分析方法，近三年真题中约12%的考点源自权威期刊的改良模型。最后阶段应模拟真实考试环境，限时完成包含计算题（30分钟）、论述题（40分钟）、软件操作（20分钟）的全流程套卷训练，重点提升数据清洗、模型诊断（如VIF检验、残差图分析）及结果报告的专业性。