学习计算机统计可以从以下几个方面入手：
基础知识学习
数学基础：统计学涉及概率论、线性代数、微积分等数学知识，因此需要掌握这些基础知识。
基本概念：理解概率、均值、方差、标准差、假设检验等基本概念是统计学的基础。
选择学习资源
教材：选择一本系统的统计学教材，如《统计分析与SPSS应用》、《应用时间序列分析》等。
在线课程：利用Coursera、edX、Udacity等平台上的统计学课程进行学习。
实践项目：通过实际项目来应用统计学知识，例如使用Python进行数据分析。
掌握统计软件
SPSS：适合社会科学领域的统计软件，易于学习。
R：适合数据分析和统计建模，功能强大。
Python：结合NumPy、Pandas、Scikit-learn等库进行数据分析和统计建模。
SQL：用于数据查询和预处理。
学习方法
监督学习：从给定的训练数据出发，选择最优模型进行预测。
非监督学习：对无标签数据进行聚类、降维等分析。
半监督学习：结合少量标签数据和大量无标签数据进行学习。
强化学习：通过与环境交互来学习最优策略。
实践练习
数据清洗：学习如何清洗和预处理数据，包括去重、缺失值处理、异常值处理等。
数据分析：通过实际数据集进行练习，掌握数据分析的基本步骤和方法。
模型构建与评估：选择合适的模型进行训练，并使用交叉验证等方法评估模型性能。
理解统计思想
模型选择：理解不同模型的使用条件和适用范围，避免过拟合和欠拟合。
策略与算法：掌握模型选择的策略和求解最优模型的算法，如正则化、交叉验证等。
持续学习
阅读文献：阅读最新的统计学相关论文和书籍，了解最新的研究进展和应用案例。
参与社区：加入统计学相关的论坛和社区，与其他学习者交流经验和心得。
通过以上步骤，可以逐步掌握计算机统计的知识，并在实际项目中应用。