应用统计学是一门交叉性极强的学科，它并非仅仅是数学的一个分支，而是将数学、计算机科学、以及特定应用领域的知识融合在一起，用以解决实际问题。要明确应用统计属于什么大类，需要从多个角度进行审视。

首先，从学科归属的角度来看，应用统计通常被认为是统计学的一个重要分支。统计学本身是一门从数据中提取信息、进行推断和决策的科学。它包含了理论统计和应用统计两大领域。理论统计侧重于统计学原理的数学推导和证明，而应用统计则侧重于将这些原理应用于解决实际问题。因此，从这个角度看，应用统计理所当然地属于统计学的大类。

其次，考虑到其与数学的紧密联系，应用统计也被认为与数学有着深厚的渊源。统计学的基础理论，如概率论、数理统计等，都建立在严谨的数学基础之上。应用统计在解决实际问题时，需要运用大量的数学方法，如回归分析、时间序列分析、多元统计分析等。这些方法都需要扎实的数学功底才能理解和运用。因此，将应用统计归入数学大类，有一定的合理性，但并不全面。因为它更侧重于解决问题而非纯粹的数学理论研究。

再者，应用统计的广泛应用领域也决定了其学科归属的复杂性。应用统计广泛应用于经济学、金融学、医学、生物学、工程学、社会学等多个领域。在这些领域中，应用统计发挥着关键作用，例如，在经济学中，应用统计用于分析经济数据、预测经济趋势；在医学中，应用统计用于评估药物疗效、研究疾病传播规律；在工程学中，应用统计用于质量控制、可靠性分析。因此，从应用领域的角度来看，应用统计可以被视为各个应用领域的工具，是这些领域研究的重要组成部分。如果将应用统计简单归入某个应用领域，则会忽略其自身的学科独立性和普遍适用性。

从学科分类体系来看，国内外不同的学科分类标准对应用统计的归属存在差异。一些分类体系将其归入数学或统计学大类下的二级学科，而另一些分类体系则将其视为独立的交叉学科。例如，在中国大陆，应用统计通常被认为是统计学下的二级学科，并设有相应的硕士、博士学位。而在一些欧美国家，应用统计则可能被视为独立的学科，或者与其他相关学科合并，如生物统计学、计量经济学等。

此外，随着数据科学的兴起，应用统计与数据科学的联系越来越紧密。数据科学是一门综合性的学科，它融合了统计学、计算机科学、以及特定领域的知识，旨在从海量数据中提取有价值的信息。应用统计是数据科学的重要组成部分，它为数据分析提供了理论基础和方法工具。许多数据科学家都具备扎实的应用统计背景，并运用应用统计方法解决实际问题。因此，将应用统计视为数据科学的一部分，也是一种合理的选择。

综上所述，应用统计的学科归属并非简单地归入一个大类。它既是统计学的重要分支，又与数学有着紧密的联系，同时也在各个应用领域发挥着关键作用，并且是数据科学的重要组成部分。因此，更准确地说，应用统计是一门交叉性的学科，它融合了多个学科的知识，具有很强的实用性和应用价值。它的学科归属取决于具体的分类标准和研究目的，但总的来说，它属于以统计学为核心，并与其他学科紧密交叉的领域。在理解应用统计的学科归属时，应该从多个角度进行审视，才能更全面地把握其学科特点和价值。它不仅仅是数字的堆砌，更是连接理论与实践的桥梁，为各行各业的发展提供着强大的数据支撑。理解应用统计的重要性，有助于我们更好地利用数据，解决实际问题，推动社会进步。