大学数学统计主要学习 统计学的基本理论和方法，以及如何运用这些理论和方法来分析和解释数据。课程内容通常包括描述性统计、概率论基础、随机变量及其分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、贝叶斯统计、时间序列分析、非参数统计方法等。此外，学生还需要学习一些相关的数学课程，如线性代数、微积分、实分析等，以便更好地理解和应用统计方法。

具体课程可能因学校和专业的不同而有所差异，但通常包括以下几类：

核心课程：

包括概率论、数理统计、抽样调查、多元统计分析、时间序列分析、非参数统计、统计计算等。

数学基础课程：

如高等数学、线性代数、解析几何、微积分等，这些课程为后续深入学习统计学理论和方法打下坚实的基础。

专业方向课程：

如金融统计、生物统计、环境统计、社会统计等，学生需要了解不同领域的统计应用，以及如何将统计学知识应用于实际问题的解决中。

统计软件应用：

如SPSS、SAS、R语言等，这些技能对于实际工作中的数据处理和分析至关重要。

研究方法与论文写作：

学生需要学习科学研究方法，包括实验设计、调查研究、案例分析等，撰写研究报告和学术论文也是统计专业学生的重要技能之一。

建议学生在学习统计学时，不仅要掌握统计学的理论和方法，还要注重实际应用能力的培养，通过案例分析和实际项目练习来提高自己的统计应用能力。