统计专业考研的主要课程包括：
1. 高等数学：深入学习微积分、线性代数、概率论等内容，为统计建模打下坚实的数学基础。
2. 线性代数：研究向量空间、线性方程组、特征值与特征向量等，是数据分析的重要工具。
3. 概率论与数理统计：学习概率论的基本概念和统计推断方法，如参数估计、假设检验等。
4. 回归分析：掌握线性回归、非线性回归、逻辑回归等统计方法，用于数据建模和分析。
5. 多元统计分析：研究多个变量之间的关系，包括主成分分析、因子分析等。
6. 时间序列分析：分析时间序列数据的规律性，包括自回归模型、移动平均模型等。
7. 统计软件应用：熟练掌握SPSS、R、Python等统计软件，进行实际数据分析。
8. 应用统计：结合实际案例，学习如何将统计方法应用于各个领域。
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