中国石油大学(北京)应用统计硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-中石大理学院应用统计硕士考研复习技巧与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2025年05月04日 14:42:51
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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)








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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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中国石油大学(北京)应用统计硕士考研经验与复习技巧

考研政治方面:

如果要记忆,我会极力推荐《风中劲草》一书,它被众多学子视为宝典。初看可能觉得没什么特别,但对那些已做过多套试题的人来说,他们会明白书中每个关键点几乎都能对应到考题的答案,因为它已经将重要信息精炼出来。相比起其他资料,比如肖爷爷的书籍,它显得更为高效。仔细研读你会发现,许多知识点下的细分点往往就是多项选择题的考点,可惜能察觉这一点的人并不多。因此,构建思维框架至关重要,做完题目后回顾《风中劲草》的相关章节,你会惊叹其精妙之处!

考研数学方面:

今年的数学考试堪称历史之最,因此得分普遍偏低。我的策略是首先巩固基础知识,并挑选一些课后习题来练手。接下来,我深入研读了二李合著的全面复习资料,并专门购买了李永乐和王式安的讲义。我认为,牢固的基础知识和高效的解题技巧缺一不可,剩下的就是大量练习。我选择了过去十五年的真题进行演练,同时穿插着660题、400题以及张宇的8套和4套题集。实际上,这些辅导材料已经绰绰有余,关键是理解和熟练度,尤其是要提升计算技能。每道题目都应该先尝试独立解答,然后再核对答案。有人会询问需要重复学习多少次,但我认为次数并不重要,真正关键在于你是否真正理解了知识点。有些内容一次就能掌握,有些可能需要反复琢磨,这取决于每个人的理解能力和水平,无法一概而论。

考研英语方面:

大二上学期考完四级,下学期考完六级,本想好好玩一会,但看到同班的六级考590的同学拿起考研单词上课背记的时候,就忽然不淡定了,于是决定买来单词书背单词了,我买的是新东方的单词书,属于便携本,很小,我觉得单词就是知道意思就够了,认识就好了,所以不太重视它的详细解释例子什么的,需要注意的就是拿上一本单词书,一定要一背到底,没有5,6遍不算背了,但每次重点都不一样,前几次扫盲,后几次重点背诵新单词,做上记号,这样效果很好,要不然你很可能会一直停留在a,b部分,也很伤动力,所以一定要坚持每天30分钟单词背诵,不一定非要在固定的时间,可以打散在各个时间段,比如在餐厅吃饭等午饭的空隙,睡觉前的时间等等,只要你想背,时间还是很多的,背单词可以贯穿你整个英语学习阶段,甚至在你上考场的前一天,所以大家从现在开始坚持吧。

考研专业课方面:

统计学的基础知识是必须牢牢掌握的。包括描述性统计中的平均数、中位数、众数、方差、标准差等概念,以及推断性统计中的假设检验、置信区间估计、t检验、卡方检验等内容。这些基础知识是统计学的基石,理解和运用它们能帮助理解数据的分布特征和进行有效的假设验证。

要熟悉并熟练使用统计软件,如R或SPSS。在实际操作中,这些工具能够帮助快速处理大量数据,绘制出直观的图表,并执行复杂的统计分析。学会利用这些工具,极大地提高工作效率。

再者,统计模型的理解和应用是关键。线性回归、逻辑回归、时间序列分析等都是需深入研究的内容。理解模型背后的原理,知道何时适用何种模型,以及如何解读模型结果,这些都是在解决实际问题时必备的技能。

数据可视化也是统计学的重要部分。凭图表来呈现数据,帮助更好地理解和解释数据。学会制作各种类型的图表,如散点图、箱形图、直方图等,能使更有效地传达数据分析的结果。

实战训练不可或缺。多做练习题,模拟真实的数据集进行分析,参与科研项目或者实习,都能帮助将理论知识转化为实际能力。每一次的实践都会加深对统计学的理解,提高统计思维。

The End