中国海洋大学应用统计硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-中国海大数学科学学院应用统计硕士考研经验与备考诀窍

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2024年10月01日 15:16:06
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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)








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)








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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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中国海洋大学应用统计硕士考研经验与备考诀窍

考研政治方面:

离考试只剩一个月我才开始准备政治,购买了包括肖的1000题、考试大纲以及他的八套模拟题等资料。然而最让人沮丧的是,我背诵了蒋中挺的最后五套卷,结果大题目全无命中,考试时只能自创答案,想起来就心酸。当时真怕政治科目过不了,真是幸运逃过一劫。所以选对最后阶段的模拟题至关重要,我个人强烈推荐肖秀荣老师的最后四套题,听说历年都相当靠谱,熟记后及格绝对没问题。毕竟政治再高分也不过是锦上添花。总结来说,对于政治备考,个人认为关键是牢记最后几套题。附注:肖秀荣的《1000题》做两遍足矣。第一次我是一章讲解完后做选择题,第二次重做时将错误涉及的知识点在精讲精炼中标注出来,后续复习只需关注标注内容。

考研数学方面:

数学参考资料包括全面复习手册、真实试题集、660题和400题。我在三月至五月间,首先浏览了一遍高等数学教科书,并完成了所有练习题。从五月下旬起,我会在下午或晚上挑选一段时间观看一节视频课程,然后对应地研读一章复习全书,如此持续至八月左右,我才完整地过了一遍复习全书。这本书非常详尽,然而仅阅读一次并不足够,所以我紧接着开始了第二轮学习,直至考试前夕,大概重读了两遍多,第三次则主要专注于之前标注的重要题目。历年真题的重要性毋庸置疑,十一月时我开始做起这些真题,从1999年起,每晚预留三个小时,严格遵循实际考试的标准来完成,每套题都计分,这样的训练让我感到颇有成效。660题我做了一次,感觉题目有些独特,但对于巩固基础十分有益。400题,我先做了一套以评估自己的水平,那次经历让我备受挫败。我仅完成了400题的选择题部分,我认为在没有充分准备的情况下,不应轻易挑战它。数学学习的关键是多做题并不断重温基础知识,我把复习全书当作主要教材,多次背诵其概述的部分。记住,数学也需要记忆训练。

考研英语方面:

书面测试方面我有一定的实力,但在听力方面则较为普通。然而,由于初试阶段不涉及听力测试,这对我来说是一个显著的优势。在英语学习上,我主要依赖张剑的大型黄色参考书,朱伟的《恋练有词》,以及王江涛的作文教程。首先谈谈张剑的书,它详细解析了历年的真实试题。我每天都会研读两个单元的朱伟的《恋练有词》(绿皮版本)。至于作文,关键在于模仿写作。仅仅阅读而不尝试自己动手,往往难以取得理想的进步。通过仔细研究范文并进行模仿写作,逐渐地,这些内容会转化为我自身的表达。

考研专业课方面:

对统计学的基础知识,必须牢牢掌握概率论的基本概念,如随机变量、分布函数、期望、方差等。这些都是构建统计模型的基础。理解并能灵活运用中心极限定理、大数定律,这是理解和解释统计推断的核心。深入研究参数估计和假设检验,如矩估计、极大似然估计、t检验、卡方检验等,这些是进行数据分析时的常用工具。

线性回归分析是统计学中的重要部分,需熟悉多元线性回归模型的建立、诊断和改进过程,包括残差分析、多重共线性处理、异方差性和自相关性的检查。非参数统计、时间序列分析、贝叶斯统计等内容也是考试的重点,它们在处理特定类型的数据或问题时有独特的优势。

在学习过程中,理论与实践相结合至关重要。除了课本知识,还需凭R、Python等编程语言进行数据操作和模型构建,提升实际分析能力。海大的图书馆资源丰富,各种统计软件教程和案例分析书籍都能帮助深化理解。

再者,参与课程项目、科研实践或者模拟实验,将理论应用于实际问题中,提高实战技能。例如,尝试用所学知识分析公开数据集,或者参加数据分析比赛,这些都能使在实践中不断巩固和提升。

定期复习和自我测试是保持知识鲜活的关键。凭做历年试题和模拟题,了解考试的出题风格和难度,找出自有的弱点,及时弥补。

The End