浮皮潦草，不求甚解。以统计学专业和应用数学专业为例应该具有说服力，因为这两个专业相对比较严谨。另外还需要考虑学校层次问题，所以我调查了本校和拜托几个985高校的博士做了调查。
调查选取一个懂点统计学就听说过的名词“最小二乘法”，问题是：在什么条件下才能应用最小二乘法推导出的系数估计量？请证明在一元线性回归模型下的最小二乘估计量能满足残差平方和最小化的二阶条件！
调查结果是，被调查的国内本科生和硕士生不会证明，或者浮皮潦草的写出问题但没有详细步骤。另外辅助调查时针对国内几本常用的可能包含该问题答案的教材，有《回归分析》《应用回归分析》《计量经济学》《数理统计学》《概率论与数理统计学》，结果是只有一本茆诗松的《数理统计教程》用了矩阵证明，但不够详细，本来这个问题不用矩阵的，因为是二元函数优化问题的二阶条件。
教材如此，学生如此。
后来让学生假装咨询了下几所二本院校的相关专业教师，结果是大跌眼镜，只会查书或者口头表达轻蔑，没有几个自己能完整写出证明过程的。教师也如此。
以上仅仅是基于小样本调查结果和本校情况的结论，但类似的调查问题进行过多次。以上结果仅供参考，不代表一般结论，仅代表自己的感受。
