高等数理统计的难度因人而异，主要取决于数学基础、学习方法和课程要求。以下是综合分析：

1. 数学基础要求高

   需掌握高等数学（微积分、线性代数）和概率论基础，部分内容（如极限、导数、积分）可能对数学功底要求较高。

2. 课程内容系统性

   以概率公理化、随机变量、数理统计应用为核心，框架完整且逻辑严谨。与高中统计相比，更注重理论推导和数学工具应用。

3. 学习难度存在差异

   • 易学观点 ：部分学生认为理解概念后难度可控，尤其是数学基础较好者，可能将统计视为数学应用。

   • 难学观点 ：概率论与数理统计部分需严格数学推导，部分题目难度接近数学分析，对逻辑思维和计算能力要求较高。

4. 实践与方法的重要性

   掌握定义、紧扣逻辑推导是关键。预习时理解基本概念，结合高等数学工具（如导数、积分）能降低学习难度。

5. 考研相对友好

   在考研中，数理统计作为数学分支，考试内容（概率论、高等代数等）难度适中，通过系统复习通过率较高。

总结 ：高等数理统计对数学基础要求严格，但通过系统学习、理解核心概念并掌握解题方法，难度可有效管理。建议结合自身数学基础制定学习计划，注重理论与实践结合。