自修统计专业是一个具有挑战性的过程，但也是一个非常有价值的学习过程。以下是一些关于自修统计专业的要点：

学习要点

理解统计学基础

学习统计学的基本原理和方法论，包括数据收集、整理、分析和解释。

掌握统计模型

学习常用的统计模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、聚类等。

理解模型参数的估计方法和假设检验。

学习编程

学习一种或多种编程语言，如R或Python，用于数据处理和统计分析。

掌握数据处理和分析的编程技巧。

实践项目

通过实际项目来应用所学的统计知识和编程技能。

可以使用R软件或其他数据分析工具进行实践。

学习资源

文献资料：查找相关的统计学文献，了解不同分支的统计研究使用的模型。

在线课程：参加在线统计课程，如Coursera、edX等平台提供的课程。

社区支持：加入统计学相关的论坛和社区，与其他学习者交流经验。

学习挑战

数学基础：统计学需要一定的数学基础，包括概率论和数理统计。

编程难度：对于没有编程背景的人来说，学习编程可能会比较困难。

环境搭建：搭建适合的学习和开发环境，可能需要一些技术知识。

就业前景

行业应用：统计学专业毕业生在金融、保险、医疗、市场营销、政府部门、科研机构等多个行业都有广泛的就业机会。

数据分析：在数据分析、市场调研、风险管理、数据挖掘等领域有很高的需求。

结论

自修统计专业需要耐心和毅力，但通过系统的学习和实践，可以掌握必要的技能和知识。如果你对数学和编程有一定的基础，并且愿意投入时间和精力去学习，那么自修统计专业是完全可行的。