请问“理论统计学”和“应用统计学”之间的相互关系什么？是否可以单独学习其中之一？

wufaxian

统计学可以这样划分理论统计学和应用统计学

          统计学的基础理论包括概率论、实分析、线性代数、asymptotic theory 等等数学内容。现在又包括了computational statistics。Computational statistics发展了bootstrapping、Monte Carlo simulation这些新的方法，在计算机被发明以前，这些技术是没法想象的，因为计算量太大了（不太确定computational statistics是否应该放在理论统计学里，不过这个不重要）。

       应用统计学基本分为两大块：descriptive statistics 和 inferential statistics。前者是从总体中抓样本数据进行描述，后者是通过对于样本的分析对总体的特征进行推断。这样直观的记忆比较好：前者：population ---sample       后者：sample --- population从population到sample，这个是以使用概率论为主。不过descriptive statistics本身并不发展新的理论知识。从sample到population，这个才是应用统计学的重要目的。因为统计学面对的是随机事件，而且是不完整的信息（sample），但要对完整的世界（population）做出估计。
以上内容引自：知乎“目前统计学在国内外的发展现状是怎样的？都有哪些分支？今后的研究方向大致是向哪里走？” 回答者：姜大山
------------------------------------------------------以下是问题-------------------------------------------------------------------------

1、理论统计与应用统计之间的知识是有很多交叉还是相互独立？我印象当中涉及到总体到样本例如方差，标准差，相关系数等等，并不涉及到概率、实分析，线性代数的知识。基本就是加减乘除。从样本到总体，例如中心极限定理，或者回归分析（我觉得这两者算是样本到整体，如错请指出）也没用到实分析，线性代数的知识。例如最小二乘法的方法最后求斜率和截距实际用到的是用导数求极值。跟线性代数什么的也没有关系。-------所以应用统计学是否可以单独学习？如果可以单独学习。在京东和豆瓣搜索“应用统计”“应用统计学”没有搜索到什么多评论的数目。基本都是零评论。这事为什么?应用统计在中国还有其他名称？或者国内教材很少有按这个维度划分的？
     相互独立的意思是：学习A知识不必以B知识为基础。例如学习微积分时你没必要去复习排列组合的知识吧。不排除某道题时同时用到排列组合与微积分的知识。但是学习微积分知识本身不需要以排列组合为前置学科。


2、直觉上感觉应用统计的两部分知识（descriptive statistics 和 inferential statistics）更具实用性。且看起来也没有应用太多“理论统计”的知识。那学习“理论统计”到底是为了解决什么问题呢？

luyuanhong

建议你去找几本名字中带有“统计”的教科书，大致翻看一下，看看能不能看懂，对你有没有用。

如果基本上能看懂，或者虽然不太懂，但经过一段时间努力，能够学会，对你又有很有用，那就继续看下去。

如果觉得内容太深，一点也看不懂，或者内容太肤浅，都是一些泛泛而谈，对你没有用，那就不要看了。

Nicolas2050

:lol。理论统计学你这样基础的还是算了。去看看方开泰那本。

Ysu2008

翻译出版的几套美国人的统计学书都比较浅显易懂，并且偏重实用，适合大多数人。如果着急上手的话，可以考虑直接学习美国书。

美帝之所以成为美帝，就是因为他们教育搞得好，因材施教，那些给精英读的书咱没见过，估计很难。翻译的都是适合大众看的。看美国大众书的好处就是看完就会用，照着书上的流程操作就行了，不必真正理解那些统计学概念。

据《傻瓜统计学》说，真正理解 p-value 到底是个啥玩意儿的统计从业人员大概只占 25% ；我不知作者结论从何而来，似乎不像是空穴来风。《傻瓜统计学》是一本面向医学研究人员的统计学小册子。我举这个例子是想说，你不必真正理解统计学就可以使用统计学。就如同使用计算机一样，不必成为计算机专家。

Ysu2008

我个人觉得比较正经一点的学习流程：选一本国内的数理统计学教科书，作为主要阅读目标。推荐茆诗松老师的书，或者本论坛陆元鸿老师的书，都行。读陆老师的书自然就是陆老师的弟子，有问题到这里来问，也就名正言顺了。

看一本书，看不懂，怎么办？那就多看几本。得配置几本参考书。
第一本参考书，陈希孺的《概率论与数理统计》。这是统计学大神，文笔也好，娓娓道来，犹如听课。
第二本，Sheldon M. Ross 的《概率论基础教程》。这本书可以作为学习概率论部分的参考。
第三本，R.L.奥特著 张忠占译的《统计学方法与数据分析引论》。这套书有上下两册，很厚实，看着挺吓人，其实内容浅显易懂，就是我说的适合大多数人看的美国书之一，可作为学习统计学部分的参考。这套书之所以厚实，因为书中列举了统计学在各行各业的应用，可以开阔见识。

看完以上作品，就可以升级了。进阶读物：下回再说。