想要透彻的理解 概率论与数理统计，是不是要先看一下 测度论 方面的知识？或者，怎样才能学好这门课？

要学《测度论》，你还得学《实变函数与泛函分析》。

要学《实变函数与泛函分析》，你还得学好《数学分析》。

但是。

如果你不是统计专业的，需要研究到测度论的那个层次吗？

《概率论基础》，李贤平著，这本书对概率论讲的很仔细了。

本科的确是数学专业的，《数学分析》和《实变函数》都学过，自我觉得对这两门课理解的还可以，只不过今年已经毕业，有些概念已经忘了。

现在想报考统计学专业研究生，而对于《概率论与数理统计》的理解一直不到位，所以就想趁这次机会把它彻底吃透，不然总觉得是个心结。

既然有理论基础的话可以参考kolmogorov的概率论基础，理解一下他基于测度论的概率论公理化

不需要看测度论方面的知识了，这个东西比较抽象，如果楼主看过裴礼文的砖头和谢惠民的数学分析习题讲义为基础，学点Rudin的Real and Complex analysis，测度论自学不在话下。概率论与数理统计，各个版本的书大同小异，拿着一本比较完善的书仔细看就可以了，推荐人大出版社的概率论与数理统计。与楼主共勉，小弟最近也在复习数理统计方面知识。

回复 第2楼 的 512002855：同意2楼说法

回复 第5楼 的 cr7madrid：这几天在看北大出版的《测度论与概率论基础》，要看懂真还得花一番功夫

回复 第6楼 的 MathTT：也在看人大出版的《概率论与数理统计》，只是白天工作，时间着实不多

个人看法：理解好统计，需要先有统计的直觉，再去补测度和统计理论，这样会更容易将实际与理论联系起来。如果完全从数理角度一步步学（分析—测度—高概—高統），很容易迷失在数理推导中，拿到实际问题，也很难有开阔的统计思维。所以，我建议先去了解基本的应用统计（如David Freedman的《统计学》），再补理论。

5 天 后