统计及运筹学是一门综合性的学科，它结合了数学、统计学、计算机科学、经济学和管理学等多个领域的知识和工具。主要研究如何通过数学模型、统计方法和计算机算法来解决决策问题和优化问题，涉及资源分配、进程控制、规划、调度以及制定最佳策略等方面。

主要学习内容：

概率论与统计学：

描述性统计、推断性统计、概率分布、中心极限定理等。

确定性模型：

线性规划、单纯形算法、动态规划、对偶理论、灵敏度分析等。

随机性模型：

马尔可夫链、泊松过程、随机过程等随机建模技术。

应用数学基础：

实分析、矩阵论、离散数学和算法基础等。

优化技术：

整数规划、分支定界法、指派问题、目标规划等。

应用领域：

商业：库存管理、生产调度、供应链优化等。

政府：资源分配、交通规划、公共项目调度等。

物流：运输模型、配送路线优化等。

工业工程：生产流程优化、质量控制等。

计算机科学：算法设计、人工智能、机器学习等。

经济管理：市场分析、风险评估、财务优化等。

学习目的：

为决策者提供科学依据，帮助他们在复杂的现实环境中做出更加理性的决策。

优化系统的整体性能，提高效率。

考试内容：

运筹学的基本概念和模型。

统计学的基本概念、数据收集与整理、统计特征数的计算。

总结：

统计及运筹学是一门跨学科的领域，旨在通过数学和统计工具来解决实际生活中的优化问题，帮助个人和组织做出更有效的决策