1、在学习数理统计之前要学一些概率论的知识。要知道最基本的古典概型如何计算，也就是每个事件发生概率相同的情况下的概率计算。还有就是非古典概型的概率如何计算
2、非古典概型的概率主要是连续性概率，这类概率需要掌握概率密度函数和概率分布函数的关系，这两者间的推倒需要微积分的帮助，需要会计算倒数和定积分，所以在此之前要把微积分中的这两块知识学好
3、在把古典概型和非古典概型的函数种类搞明白以后还要学会这两种概率的共同的性质，如相关性，独立性，方差，均值，标准差的定义。而最重要的就是记住正态分布和标准正态分布的概率密度函数和分布函数，以及对应的均值和标准差。
4、概率论掌握以后就要学习统计学的内容了，这一块的内容可以买本某个985大舌哆猢筢学出版的书都可以，而主要学习的内容是参数估计，区间估计，置信区间，假设检杼鲴奶袒验，一元线性回归，多元线性回归。前几个知识点都是以正态分布为基础和图形结合理解的，后面两个就是纯计算
5、编程基础学习。一般而言统计学的机器语言有R语言，SAS，SPSS这三个主流语言，不论你想用哪个，你都得要先学会其中的函数如淡馋衔锂何使用。特别是在计算时间序列时，需要大量的函数的支撑。所以要提前买本入门书籍学习语言中常用函数的用法规则
6、上机操作。一般而言，上机时要试着把假设检验，参数估计，一元和多元回归以及时间序列的计算在计算机语言中实现，在上机时可以在一旁放一本函数的目录方便查看使用，当你可以自己熟练的操作时，此时才算是学会了这门语言
