数理统计研究生主要学习以下课程：

概率论与随机过程 ：研究随机现象和随机过程的数学模型，包括随机变量、概率分布、大数定律、中心极限定理等。

回归分析 ：研究变量间关系的统计方法，包括线性回归、多项式回归、逻辑回归等。

贝叶斯统计 ：基于贝叶斯定理的概率推理方法。

时间序列分析 ：研究时间序列数据的统计方法，如ARIMA模型、季节性分解等。

非参数统计 ：不依赖于数据分布具体形式的统计方法，如Kruskal-Wallis检验、Mann-Whitney U检验等。

生存分析 ：研究生存时间和生存率的统计方法。

多变量统计分析 ：涉及多个变量之间关系的统计方法，如主成分分析、因子分析、聚类分析等。

实验设计与抽样理论 ：关于如何设计实验和进行抽样的科学，包括随机化、重复等原则。

高等数理统计 ：更深入的数理统计理论学习。

应用统计 ：将统计理论应用于实际问题。

数据科学和机器学习 ：随着这些领域的发展，数理统计研究生也会涉及到相关研究。

数学分析、几何代数、微积分、线性代数、矩阵代数 等基础数学课程。

宏观经济学、微观经济学、社会主义经济理论、经济计量学、金融学、财政经济学、国际经济学、数理经济学 等经济学课程。

抽样调查、随机过程、多元统计、计算机应用基础、程序设计语言、数据分析及统计软件、回归分析、可靠性数学、实验设计与质量控制、计量经济学、经济预测与决策 等应用统计课程。

实习项目或实际数据分析的课题 ：通过实践应用巩固理论知识。

这些课程旨在培养学生掌握统计学的基本理论和方法，能够熟练地运用计算机分析数据，并在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作。