考研统计学主要涉及以下方面的内容：

基础数学和高等数学：

包括线性代数、微积分等，为统计学提供必要的数学基础。

概率论与数理统计：

这是统计学的基础，涉及随机现象的数学描述、概率分布、假设检验、回归分析等。

统计推断：

包括参数估计和假设检验，通过样本数据推断总体特征。

多元统计分析：

研究多个变量之间的关系，包括主成分分析、因子分析等。

抽样调查：

学习如何通过抽样方法收集数据，并据此推断总体。

统计软件应用：

掌握如R、Python、SAS等统计软件的使用，以进行数据分析和建模。

宏观经济学和微观经济学：

了解经济的基本原理和模型，有助于从经济角度分析统计数据。

经济计量学：

学习如何建立和估计经济模型，以分析经济数据。

应用随机过程：

研究随机现象的规律，适用于时间序列分析等高级应用。

计算机基础：

掌握基本的计算机操作和编程技能，以便于进行数据分析和建模。

思想政治理论、英语和数学（三）：

这些为全国统考科目。

理论与实践结合：

通过案例分析和实际项目，将理论知识应用于实际问题中。

专业实务课：

通常为各学校自主命题，考察统计学相关知识。

建议：

数学基础：统计学考研对数学要求较高，建议重点复习高等数学、线性代数和概率论等基础课程。

统计软件：熟练掌握至少一种统计软件，如R、Python或SAS，这将大大提高数据分析的效率。

实际应用：多参与实际的数据分析项目或案例研究，将理论知识与实践相结合，增强解决问题的能力。

关注前沿：了解统计学领域的最新研究进展和应用，拓宽知识面。