苏州大学应用统计硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》:苏大数学科学学院应用统计硕士考研复习知识重点与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2025年04月18日 06:28:15
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所有考研机构辅导服务团队人员均经过专业培训、经验丰富,所辅导内容均结合学员实际情况安排,








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北京市(东城区、西城区、崇文区、宣武区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区 昌平区、大兴区)








天津市(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、塘沽区、东丽区、西青区、)








石家庄市(桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。)








保定市(莲池区、竞秀区)  廊坊市(安次区、广阳区,固安)








太原市(迎泽区,万柏林区,杏花岭区,小店区,尖草坪区。)








大同市(城区、南郊区、新荣区)








榆林市(榆阳区,横山区)朝阳市(双塔区、龙城区)








南京市(鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区)  成都市(锡山区,惠山区,新区,滨湖区,北塘区,南长区,崇安区。)








常州市(天宁区、钟楼区、新北区、武进区)








苏州市(吴中区、相城区、姑苏区(原平江区、沧浪区、金阊区)、工业园区、高新区(虎丘区)、吴江区,原吴江市)








常熟市(方塔管理区、虹桥管理区、琴湖管理区、兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。)宿迁(宿豫区、宿城区、湖滨新区、洋河新区。)








徐州(云龙区,鼓楼区,金山桥,泉山区,铜山区。)








南通市(崇川区,港闸区,开发区,海门区,海安市。)








昆山市 (玉山镇、巴城镇、周市镇、陆家镇、花桥镇(花桥经济开发区)、张浦镇、千灯镇。)








太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇;)








镇江市 (京口区、润州区、丹徒区。)








张家港市(杨舍镇,塘桥镇,金港镇,锦丰镇,乐余镇,凤凰镇,南丰镇,大新镇)








扬州市(广陵区、邗江区、江都区.宝应县)








宁波市(海曙区、江东区、江北区、北仑区、镇海区,慈溪,余姚 )








温州市(鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区)








嘉兴市(南湖区、秀洲区,桐乡。)








绍兴市(越城区、柯桥区、上虞区)








金华市(金东区,义乌)








舟山市(定海区、普陀区)








台州市(椒江区、黄岩区、路桥区)








湖州市 (吴兴区,织里,南浔区)








合肥市(瑶海区、庐阳区、蜀山区、包河
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苏州大学应用统计硕士考研经验与复习知识重点

考研政治方面:

我在九月涉足政治学习,购入了肖秀荣的三本教材,起初专注于精讲精练,随后红宝书问世,我就转向研读它。我没有独特的学习窍门,当初觉得死记硬背太繁琐,加之我有过绘制思维导图的经历,于是决定将肖1000题转化为思维导图形式。这一过程从十月持续到考前,现在回想起那段手指酸痛的打字时光,不禁有些心酸,如果早知如此,或许会选择别的方法。不过,这个策略确实起到了一定的成效。通过导图辅助,我顺利解决了选择题部分。在考试的前两周左右,我开始背诵大题,特别是肖4。我建议大家不必一字不漏地背诵,理解大意就足够了。

考研数学方面:

通常,我会选择下午和夜晚来复习数学,因为早晨往往容易感到疲倦,不适合深入学习这门学科。首先,建议预习一下教材,尝试解决一些例题和课后问题,但切勿过度沉迷于课本,毕竟它并非考试的重点。我曾经就过于专注于课本,耗费大量时间反复做课后练习,实际上收效甚微!不需要完成所有课后问题,重点是多做一些计算题。我个人推荐使用张宇的十八讲和九讲,特别是对于高等数学部分,非常实用,值得你一试!数学题目的解题方法虽然多样,但基本思路是相通的,所以要经常总结题型,比较相似的问题,这样会对你的学习大有裨益。务必做好笔记,并且多次回顾,甚至可以尝试背诵笔记,以凸显其重要性。在打基础的阶段,数学的学习主要是听课、记笔记以及温习笔记,尽可能地研读全书内容。

考研英语方面:

当初很多人主张不必特意背单词,主张在阅读中学习单词,我并不认同。如今,我比较倾向于这样的观点:记忆单词的目标并非要求能听、说、写,了解其词源,而是在阅读时能识别出它的意思。我个人的提议是,重点掌握单词的基本含义,对于短语,不需要过分纠结于后面接动词ing形式还是todo(因为这主要是针对完形填空的技巧),只需关注那些极其常见的搭配,做到能识别即可。

考研专业课方面:

对统计学这个科目,需理解其核心概念。统计学是一门研究如何收集、分析、解释和展示数据的学科,它的基础在于概率论。牢固掌握概率论的基本理论,如随机变量、期望值、方差等,是学习统计学的第一步。理解并能灵活运用抽样分布、t检验、卡方检验、F检验等基本统计推断方法也是至关重要的。

统计软件的应用同样不可忽视。R语言或者SAS、SPSS等统计软件是处理和分析大量数据的工具,熟练操作这些软件,能够帮助快速进行数据分析,提高效率。特别是在实际问题中,如假设检验、线性回归、时间序列分析等,软件的应用显得尤为重要。

再者,统计学不仅是一门理论学科,更是实践性强的学科。我建议大家多做案例分析,凭解决实际问题来加深对统计方法的理解。从公开的数据集入手,比如Kaggle平台,尝试进行数据清洗、探索性数据分析,进行建模和预测。这样不仅能提升实战能力,也能你更好地理解理论知识的实际应用。

定期复习和做题也非常重要。我通常会把一周的学习内容分成几个小模块,每天复习前一天的内容,做一些相关的习题。这样保证我对每个知识点都有深入的理解,能够及时发现和解决问题。

不要忘记参与讨论和交流。在论坛上提问,参加学习小组,或者找一位导师或同学一起探讨,这些都能从不同的角度深化你对统计学的理解。

The End