학교에서 몽고메리 introduction to linear regression 책으로 거의 300페이지 분량을 나갔는대

통계 공부 처음이라 어떻게 공부하는게 효율적인지, 이거 공부해놓은거 써먹는 스킬을 어떻게 익히는지,
각 통계량이 갖는 의미가 왜 도출되는지 익히는게 너무 힘든데 혹시 어떻게 공부했는지 대략이라도 알려주실분 있음??

아니면 처음공부할때는 그냥 덮어놓고 외우는게 답입니가?


그리고 혹시 multiple linear regression할때 TB=c로 constraint matrix두고 하는 F검정 하는 곳에서 lagrange interpolation인가 머시긴가 나오는 순간부터 도저히 이해가 안되던데

F=[(TB-c)\'(T(X\'X)-1T\')-1(TB-c)/r] / [SSRes/n-p]

에서 왜 분자로 저 값을 쓰는건지 통계적 혹은 수학적 의미를 설명해주실 고수분 있으시면 가르침 부탁드리겠습니다..
중간에 라그랑주인가 뭐가 들어간다는거부터 배운적이 없어서 이해가 안되는데 대략적인 의미만 알고싶어요.

참고로 여기서 T는 constraint matrix, (가설 검정하고싶은 B 설정해주는 matrix), c는 constrant, r은 T의 rank고
\'표시는 행렬 transpose, 괄호 뒤에 -1표시된건 역행렬 입니다...