中国科学院大学应用统计考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》:中科院(国科大)数学与系统科学研究院应用统计考研复习知识重点与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2025年04月20日 15:00:36
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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。)








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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。)








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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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中国科学院大学应用统计考研经验与复习知识重点

考研政治方面:

政治的学习是在十月份启动的。我研读了红宝书,并结合着做了肖1000题集。其中,选择题部分尤其关键,特别是多项选择题,常常成为区分分数的关键。我对风中劲草的核心考点进行了仔细研究,还完成了肖秀荣关于时事的小册子。接着,我开始接触历年真题,但之前学过的内容总是遗忘。我浏览了肖秀荣的知识点提要,用它来理清框架,同时也尝试背诵了一些考点预测,然而发现工作量相当繁重。最后,我专心致志地完成了肖4,并且熟记了其后面的问题。

考研数学方面:

从七月起,务必启动全面复习!我对某些人的观念不太感冒,他们强调反复阅读某本书或刷了多少次题。数学不是光看就能掌握的,必须亲自实践,一步一个脚印,坚决避免查阅答案!我总共对全书进行了三次演练,初次尝试可能会感到缓慢艰难,很多问题都解答不出,但这无妨,你应该做好标记,以便下次能迅速定位未解的难题和知识盲点。标记具有关键意义,它影响你的后续复习规划。例如,打上√代表完全不懂,?表示因粗心犯错,※则意味着你可能只掌握了部分知识或需再次温习。每一次重读都要有价值,避免重拾书本时已忘记哪些地方需要改进,哪些已经熟练,这样可以为第二次复习节省时间并突出重点。第三次研读全书时,并非逐题重做,而是专注于常犯错或难以解决的题目类型,进行再练习和总结。遗憾的是,尽管如此,最后仍有少数题目未能彻底理解。完成全书的第三次梳理后,我就把它当作词典使用,遇到陌生知识点时随时查阅。最后两个月,我专心攻克李永乐的历年真题和模拟题,模拟真实的考试环境,每天早晨预留三个小时,一整套一整套地做,并深入剖析不解之处,直到完全领悟。

考研英语方面:

下面该说英语了,英语其实没什么好说的,就两点背单词,做阅读(当然是主要是真题)。我一路复习下来,单词我是用的何凯文的那本比较薄的词汇书,每天一个单元,雷打不动,早上起来一遍,晚上临回去看一边,不用刻意背,看一遍就行,就这样一直保持到考研前一天,这应该是我做的最好的一件事了,还有就是阅读理解,再十一月份之前英语什么都不用管,做好这两件事就够了,英语最重要的事坚持和重复。我一开始就是一边背单词一边做阅读,阅读做的事1990到2004的真题阅读,对于阅读中的句子词汇是要不折不扣全部弄懂的,我都是头一天做完,弄懂,第二天早上再拿来读一读,看一看,记不记得住是另外一回事,但是这个过程一定要有要坚持!除此之外我每天还做两篇左右的模拟的阅读,用的书就是张剑的阅读150,这种阅读主要就是练手感,保持一定的阅读量,没必要深究。从暑假开始就开始做04到19年的真题了,按照前面的计划每天一到两篇,做完了就再做一遍,一直重复到考研前,一定要注意错误选项和正确选项的不同,找出规律,这个听起来玄乎,做了三四遍自己就知道了,我真题一工作了6遍,今年英语四篇大阅读全对,当然在这过程中一定量的模拟题还是必不可少了,个人觉得张剑的那个150篇就够了(分为基础版和提高版)我只做了提高版,挺好的!十二月份开始做些英语的模拟试卷,自己算下时间,就当模拟考试吧。

考研专业课方面:

基础知识是根基。统计学的核心包括描述性统计和推断性统计两大部分。描述性统计主要涉及数据的收集、整理和展示,如均值、中位数、方差等基本概念,以及直方图、饼图、散点图等图表的使用。推断性统计则涵盖了抽样分布、假设检验、置信区间估计等内容。这些都需深入理解并能灵活运用。

公式记忆与理解并重。统计学中有很多公式,比如t检验、卡方检验、F检验的计算公式,以及正态分布、t分布、χ2分布等的概率密度函数。这些公式很重要,但更重要的是理解其背后的含义和应用场景,这样在遇到复杂问题时迅速找到解决方案。

再者,实践是提升的关键。统计学是一门应用性强的学科,理论知识需凭大量的实例来巩固。做题是必不可少的,无论是教材后的习题还是历年真题,都能帮助熟悉各种统计方法的运用,并提升解题速度和准确度。尝试用所学知识分析真实世界的数据,加深对统计的理解。

软件操作也不能忽视。R语言或Python是统计分析的常用工具,掌握基本的编程和数据分析技能,更高效地处理大量数据,进行复杂的模型构建和预测。很多高级统计方法,如贝叶斯统计、机器学习等,都需借助这些软件实现。

The End