​​数学不属于统计学，但统计学是数学的重要应用分支​​。两者本质区别在于：​​数学研究抽象概念与逻辑关系，而统计学专注于数据收集、分析和推断​​。数学为统计学提供理论基础（如概率论），统计学则通过数学模型解决实际问题。以下是关键差异与联系：

1. ​​学科定位差异​​
   数学是纯粹的基础学科，研究数、结构、空间等抽象模式，通过公理和演绎推理建立理论体系。统计学则是应用学科，依赖数学工具（如概率论、线性代数）从数据中归纳规律，服务于社会科学、医学、经济学等领域。例如，微积分是数学分支，而回归分析是统计方法。

2. ​​方法论对比​​
   数学追求绝对正确性，如证明$x^2+y^2=z^2$的解；统计学接受不确定性，通过置信区间或假设检验描述结论的可信度。数学家用演绎法从一般到特殊，统计学家用归纳法从样本推断总体。

3. ​​实际应用中的协同​​
   统计学的核心工具（如贝叶斯定理、随机过程）依赖数学理论，而大数据分析等统计需求也推动数学发展（如高维概率论）。例如，金融风险评估需结合数学建模与统计模拟。

4. ​​教育与实践的分野​​
   数学专业侧重理论训练（如拓扑学、抽象代数），统计学专业强调数据技能（如R/Python编程、实验设计）。但两者本科低年级课程高度重叠，均需扎实的数学分析基础。

​​总结​​：数学与统计学如同“理论引擎”与“数据方向盘”，前者提供动力，后者指引方向。理解它们的区别与协作，能更高效地选择学习路径或应用场景。