华北电力大学应用统计硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》:华电数理学院应用统计硕士考研经验与复习技巧

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2024年10月04日 12:19:36
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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。)








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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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华北电力大学应用统计硕士考研经验与复习技巧

考研政治方面:

在六月初,我就购买了肖秀荣的三本复习资料——精讲精练、1000题以及命题人讲真题的上下午篇。每学完一个章节,我就会紧接着完成对应的1000题练习。当暑假来临时,许多同伴都认为这么早就开始复习政治是在浪费时间。但我坚信暑假初期投入政治学习并不算早,毕竟那时我们才刚步入认真的备考期,心态相对轻松。到了9月,随着紧张感加剧,对待政治的耐心会明显减少。正如我之前提到的,稍有松弛就可能导致之前的积累崩溃。7月时你可能认为9月开始足够,但9月面对大量的背诵和阅读任务,又会期待依赖肖四、肖八、蒋五这样的押题集。然而,完全依赖押题是不现实的,为何不让自己的准备更加充分呢?全程的辅导课程确实会分阶段深入提炼知识点,这些阶段中也会反复强调最基本、最关键的内容,不断回顾以巩固记忆才是王道。完成1000题后,我还尝试了徐涛的优题库。跟从老师的指导很有帮助,因为他们能帮你找到易于理解的记忆技巧和方法。到最后的冲刺阶段,我几乎做遍了市面上的各种押题卷,即使不到50套,至少也有30套。

考研数学方面:

我采用的方法相当直观,可以概括为四字原则:海量刷题。在基础知识复习阶段,我按照既定计划研读选定的大部头教材。到了真题和模拟题阶段,我几乎尝试了所有市面上能找到的试题集,包括张宇的二十周年真题合辑、最后八套卷,以及李永乐的经典400题(尽管已多年未更新)。我在两个月内坚持每天一套题并进行深度剖析,总计完成了60套题目。有一点经验值得分享:过度刷题而忽视基础可能导致选择题错误频发,所以我建议大家务必深入理解教科书中的定理。

考研英语方面:

英语是个慢积累,快丢失的学科,单词就把这个学科特征体现的淋漓尽致。所以,记单词要从你开始准备考研的第一天开始,到你考英语的前一天晚上为止。而且,单词的范围包括但不陷于市面上单词书的5000+单词,还包括由这些单词扩展出来的常见常考短语,你在做真题阅读时候碰到的不认识的单词短语,背作文的时候积累的单词短语。所以,记单词真的是一项浩大的工程。

考研专业课方面:

理解统计学的基本概念至关重要。统计学是研究如何收集、分析、解释和展示数据的科学。你需掌握描述性统计与推断性统计的基础知识,包括均值、中位数、众数、方差、标准差等基本度量,以及抽样分布、置信区间、假设检验等核心概念。这些内容构成了统计学的基础框架,也是后续深入学习的前提。

熟悉并熟练运用各种统计模型和方法。比如线性回归、逻辑回归、时间序列分析、卡方检验、t检验、ANOVA分析等,这些都是统计学中的重要工具。对每一个模型,不仅要知道它的理论背景,更要懂得如何在实际问题中选和应用,并能正确解读结果。

再者,数据分析能力是统计学的灵魂。在学习过程中,尽量多做实例分析,利用R、Python或SPSS等统计软件进行实际操作,将理论知识转化为实践技能。数据可视化也是一个不可忽视的部分,学会使用图表来清晰地呈现数据特征和分析结果。

统计学是一门应用性强的学科,阅读和理解相关的科研论文,关注最新的统计方法和技术,帮助你更好地理解统计学的实际应用,提升研究素养。

要强调的是,统计学并非孤立的,它与数学、计算机科学、经济学等多个领域紧密相连。在学习统计的过程中,你也需巩固高等数学知识,了解一些基础的编程语言,这都将对你理解和应用统计学大有裨益。

The End