高等数学和数理统计（含概率论）哪个更难

高等数学更难一些，因为比较灵活。

但数理统计需要高等数学的知识并且思维方式和高等数学不太一样，如果还是习惯于高等数学的思维方式做数理统计容易感觉更难。

从考试角度来看，数理统计出题的难度要略低一些，但得分情况经常会比高等数学差，因为好多人不太习惯从什么角度入手。并且一般来说人们在数理统计课程上花得时间少于高等数学，所以给人的印象是数理统计难于高等数学。

所以给人的总体印象是数理统计更难一些。

高等数学的线性代数和 概率论与数理统计难度大吗

应因人而异，个人不一样，那个难不能有统一的说法。一般来说，高数的证明难。如果偏重计算，高数并不难。所以说理科高数难，工科不很难。线性代数容易学会，但容易做错。概率统计的概念不好捉摸，理论推导用到繁杂的积分，理论还不十分完备。但做起来往往查表。

各人感觉不一样吧。我感觉线性代数和概率论要比微积分简单多了。微积分里面有导数，定积分，不定积分，级数，多重积分，微分方程（常微分，偏微分）。

1、线性代数的内容都是线性的，跟小学学的多元一次方程组差不多，只不过方程的数量变多了，未知数的数量变多了。而且研究的方法与以前不同，主要研究系数行列式的性质与解的关系以及解的性质。

2、概率论我不是很熟悉，但是感觉学的时候也不是很难。主要就是排列组合，然后就是一些常用的分布（如正态分布等）。

3、高等数学的话一开始是导数，从导数引申到定积分，再到不定积分。这些书上都很简单，但是做题的时候很烦，很多证明题。级数的问题基本与积分类似，证明很麻烦。多重积分最困难的地方很多时候在于确定积分范围。微分方程讲的比较少，而且可以求解的微分方程只有那几种类型，相对还比较简单的。

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