。统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。

概率意识的植入，从小学即起，初三设有统计初步。大学不少专业，不设统计学课程。此课程，与形式逻辑学一样，作为研究生基础课，我觉得有点迟了。统计学来自西方，是科学实证主义的必然产物。我早有感觉，统计学与逻辑学的弱设与延设，可能是国人严谨研发能力不如西方列强的一个重要原因。

概率统计方法，变相说法叫“大数据”，是各种学习/工作/研究/开发中的、最实用、最得力、最佐证、不可或缺的应用工具。尽早接练为上策。线上有不少版本的“统计学视频教程”，可以利用业余时间自学，每天一集，两个月足已。以上，希望能帮到你，当然另搜。

创立了新的学习方法

传统数学方法解决了那些具有确定性结论的数学问题，而对于大量具有不确定性的随机问题束手无策。概率论与数理统计未解决这类具有不确定性、不规则性、偶然性的随机现象提供了方法，使那些表面无序的大量随机现象背后蕴含的规律性被揭示出来。

广泛的应用性

概率论与数理统计已经在理论物理、化学、生物、生态、医学、经济、保险、管理等许多领域得到广泛应用，已然成为现代科技与生产生活不可或缺的数学技术。

促进认识论的进步

把概率论得直觉思想转变为一种指导人们行动及其有用的工具，正是由于这种思想使我们对大自然规律有了更深的认识。

从解决问题的角度看，本科的高数、线性代数、概率与数理统计是基本的数学工具。实际问题通常涉及到多个影响因素，在进行数学建模时，如这些因素是确定的，则直接采用物理建模，使用的主要知识是高数下册。但当某些因素不确定时，就要涉及到经验知识，采用的是概率与数理统计的知识建模。只要是多因素，在数学上都称为高维，表示形式为矩阵。因此线性代数重要了。

如果你想升造并从事相关的科学研究，其不可或缺，或许这就是学习的意义吧！至于在工作中有多少实际作用，视你工作性质吧，如科学研究，金融统计品质管理等用数据说话的都可用到。好好学吧，在一些大的国有企业或外资企业上市公司等用到可能性大些。小企业可能不注重这些，但其至少是一种解决问题工具。

概率论主要的就是大小概率的问题？大概率事件可以分析和判断，而小概率事件是难以判断的，因此多少人知难而退，满足于对过去的判断中，不见天日而活在地狱中，小概率事件需要人的预见性，而且决定人事的就是小概率事件，人生因此丰富而多彩，生命因为有不同而精彩，必须如祖宗易道之教∶神以知来，人没有神明信仰而心无敬畏，不清楚小概率事件而无法无天，多少人因此成悲剧？而数学是精简的哲学。

目前最热门的机器学习，深度学习理论就是建构在概率论与数理统计之上的。所谓基础就是看起来没用，而又不可或缺的。无用是为大用，好好学吧。为用处论于学习而言非常有害，尤其本科期间遇到难一点的课总是会以这门课没用为借口不好好学习，等到以后用到又追悔莫及。