西南大学应用统计硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-西大人工智能学院应用统计硕士考研经验与备考指南

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2024年10月08日 06:19:51
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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)








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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西南大学应用统计硕士考研经验与备考指南

考研政治方面:

身为理科专业的学生,我对政治的学习起初感到相当棘手,决定从8月底开始系统复习。初期,我使用《肖秀荣考研政治命题人知识点精讲精练》,每读完一章便配合完成相应章节的1000题,并将答案标注在书中作为重点提示,以便后续查阅。这个阶段大约持续到9月底,我在初读时侧重于理解和把握整体结构。

接下来,我采用了一种特定的答题策略:依据单元进行复习,每次阅读后立即做1000题。遵循做两遍的原则,我没有直接在书上写下所有答案,而是在白纸上记录,通过两轮练习,我基本掌握了全部知识点。随后,时事政治成为关注点,同时我也开始刷题。接着,我依次完成了八套题,尤其注重选择题部分,大题则着重理解解题思路。对于肖四,我会首先自我测试,然后全文背诵。

尽管近年来考研的趋势倾向于避免预测题目,但我还是要衷心感谢老师的系列教材,它们让我在考场面对试题时能保持镇定自若。

考研数学方面:

大致浏览完教材后,紧接着就需要全面研读书籍了。此时重读,会发觉:哦,这个概念我以前接触过,那个技巧运用的背后原理是这样的,当初学习时就有类似的理解。初次阅读教材时,我已经建立了坚实的基础,如今的任务则是提升技能的娴熟程度。这一时期可视为题海战术阶段,虽然题量不算惊人,但随着专注力的提高,它会迅速成为过去。

考研英语方面:

在这里跟大家分享一个秘密。英语所有的选择题的选项出现的几率是等同的,也就是说ABCD出现的几率是1:1:1:1。有人可能认为这个没用,也有特殊的一两年稍稍不符合规律,但是我认为可以拿来检查答案。因为如果某一选项太多了说明就有错的。最神奇的是,完形填空和阅读都符合这个规律。大家姑妄听之吧。

考研专业课方面:

理解和掌握基本概念是基础中的基础。统计学涉及众多术语,如样本、总体、均值、方差等,这些都是构建统计思维的基石。你需对每一个概念都有清晰的认识,理解它们的含义、计算方式以及在实际问题中的应用。尤其要注重理论与实践的结合,比如理解随机变量的分布,不仅仅停留在公式上,更要能用它来解释现实生活中的现象。

统计推断是统计学的核心部分。这部分包括了假设检验和置信区间的建立,这是从数据中提取信息,做出决策的关键步骤。在学习过程中,一定要多做题,凭大量练习去熟悉各种检验的步骤和判断规则,例如t检验、卡方检验、F检验等。理解p值的含义及其在决策中的作用也非常重要。

再者,回归分析和线性模型也是统计学的重要组成部分。这部分需你理解自变量和因变量之间的关系,并能够利用这些关系进行预测。线性模型的学习不仅在于理解和运用公式,更在于理解模型背后的假设和检验模型适用性的方法,如残差分析。

对非参数方法和时间序列分析,虽然可能相对复杂,但它们在实际问题中有广泛的应用。尤其是时间序列分析,对处理动态变化的数据非常有用。这部分需耐心和深度的理解,不仅要掌握ARIMA模型等基础知识,还要了解如何选合适的模型,以及如何解读和应用模型结果。

在学习过程中,除了课本知识,我还建议大家关注一些实际案例,将所学应用于解决实际问题,这样提高理解和记忆。使用R或Python这样的统计软件进行实际操作,能帮助你更好地理解和应用统计学原理。

定期复习和自我测试是巩固知识的好方法。尝试模拟考试环境,设定时间完成一套习题,这将有助于你在真实的考试中保持冷静,有效答题。

The End