统计专业自学考试共有12门课程，包括高等数学、西方统计学、概率论与数理统计、国民经济核算、多元统计分析、时间序列分析、抽样技术、应用统计软件、统计预测、统计决策、应用统计学、人口统计学、企业经济统计学和金融工程学
统计学基础课程
1.概率论与数理统计：概率论是统计学的基础，数理统计则是统计学的核心。这两门课程为学生打下了坚实的理论基础。
2.描述性统计：描述性统计主要研究数据的集中趋势、离散程度和形状等问题，为后续的学习打下基础。
3.推断性统计：推断性统计主要研究如何从样本数据中推断总体特征，包括参数估计、假设检验等方法。
应用统计学课程
1.回归分析：回归分析是统计学中的一个重要分支，主要研究变量之间的关系。在实际应用中，回归分析被广泛应用于预测、控制等领域。
2.方差分析：方差分析是一种多因素比较的统计方法，主要用于研究不同因素对总体效应的影响。
3.时间序列分析：时间序列分析主要研究时间序列数据的特征、趋势和周期性等问题，广泛应用于经济、金融等领域。
4.非参数统计：非参数统计是一种不依赖于总体分布的统计方法，适用于数据不符合正态分布的情况。非参数统计在生物、社会科学等领域有广泛的应用。
5.多元统计分析：多元统计分析主要研究多个变量之间的关系，包括主成分分析、判别分析等方法。在实际应用中，多元统计分析被广泛应用于市场调查、教育评估等领域。
高级统计学课程（选修）
1.贝叶斯统计：贝叶斯统计是一种基于概率论的统计方法，具有很高的理论价值和应用价值。
2.聚类分析：聚类分析是一种无监督学习方法，通过将相似的对象归为一类，实现对数据的分类和归纳。
3.主成分分析：主成分分析是一种降维技术，通过提取数据的主要成分来实现对数据的简化和解释。
4.生存分析：生存分析是一种研究时间相关数据的方法，主要研究个体的生存状态和风险。
统计专业自学考试共有四门必修课程和五门选修课程，涵盖了统计学的基础理论和应用方法。通过自学考试，学生可以获得系统的统计学知识体系，为今后的职业发展奠定坚实的基础。
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