北京师范大学统计学考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-北师大统计学院统计学考研经验与复习注意事项

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2024年10月11日 00:42:58
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太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇;)








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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)








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合肥市(瑶海区、庐阳区、蜀山区、包河
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北京师范大学统计学考研经验与复习注意事项

考研政治方面:

前期学习:精讲精练和红宝书内容类似,都可以当作课本来学习。如果你复习得早,比如暑假甚至大三下,同时可以先买精讲精练,因为红宝书是教育部出的政治考研大纲,九月份才会出来。由于我复习得晚,我直接买的红宝书当教材复习的,这两本书都看过,区别不大,你们随意就好。真题解析的话,学累了休息的时候可以研读一下,会知道大概政治考什么以及怎么考。1000题一般都是刷两遍的,最后再刷一遍错题(主要是刷选择题就OK,大题随意就好),剩下的书跟着肖老师的步伐走没啥问题!

考研数学方面:

人家说得数学者得天下,这句话一点也没错,数学考得好是很拉分的,数学也是最耗时间的一门课程,我觉得最好应该把本科的教材好好的看看,做做课后习题进行第一遍学习,(这里我要吐槽一下我本科学校的数学教学,教的知识太过简单让我误认为数学很简单就没有仔细的看教材导致后期许多定理公式记不住,数学全书看了很多遍依然不记得)然后就可以上复习全书了,市面上有二李的和李王的,我个人更倾向于二李的,但李王的我在第二年是也看了,看复习全书是个浩大的工程,尽量多看几遍,其实不用全部都会,有些太难考验是不会考的。我看书的时候有不会的题目就想个几十秒,不会的话就立即看答案然后分析为什么我没想出来,然后记住这题的解题过程,每个人的学习方法不一样,只要可以学好,适合自己的就是最好的。到了最后就是大量的做题阶段了,我买了很多题目,有张宇的1000题,汤家凤的1600,李永乐的660等,660题我做的最多,两年加起来应该有四到五遍,虽然题目很难不过感觉收获还是蛮大的,说句实话我是一个没有毅力的人,许多资料我都是开始的时候新鲜,但认认真真完成的好像没有几本,这是我最大的缺点,希望大家不要和我一样,无论哪本习题集认认真真的完成,吃透每一道题就可以考到一个不错的成绩。最后就是冲刺阶段的试卷,历年真题是必不可少的,一定要多做几遍,我做真题的时候是用一张大白纸,选出自己的答案并且把自己的思路和解题过程写上去,然后再修改,到后期有空的时候多看几遍,感觉这样会比较好。

考研英语方面:

英语在考研中堪称首要难题,尤其对人文科学专业的学生来说更为苛刻。因此,每年因英语成绩不佳而受阻的人数众多。接下来的三个多月,我主要专注于三个方面:词汇、阅读和写作。词汇如同地基,至关重要,我将过去十年阅读中的陌生词汇逐个标记,制作成词汇手册反复研读,大概看了四遍左右。阅读占据了考研英语的一大半,我完成了近十年的所有阅读理解题目三次(第一次做题并标记生词,第二次全文翻译以理解结构,第三次全面回顾并提升解题策略),使用的资料是丁晓忠的真题超精解以及黄皮书中配套的《考研英语应试精华》。对于写作,我遵循老师的指导,背诵了一些历年真题范文,分析其词汇选择、句子构造和思维方式,后期则准备了几套万能模版作为杀手锏。至于翻译、完形填空和新题型,在巩固好词汇和阅读的基础上,结合真题练习,相信问题不大。

考研专业课方面:

统计学原理的核心在于理解和应用。它不仅仅是一堆公式和计算,更是一种理解和解析数据的思维方式。理解概率论的基础,如概率分布、期望值、方差等,是掌握统计学的前提。对这些概念,你需从理论到实例,从抽象到具体,反复推敲,真正领会其内涵。

统计推断是统计学的重点。包括参数估计和假设检验,这两部分需你熟悉各种统计量(如t统计量、卡方统计量、F统计量)及其分布,并能灵活运用到实际问题中。例如,理解置信区间的意义,学会如何进行单样本和双样本的t检验,以及何时使用卡方检验或F检验,这些都是常考点。

再者,线性回归分析是统计学中的重要工具,你需熟练掌握线性模型的构建、参数估计、模型诊断和解释。特别注意残差分析,它是判断模型是否合适的关键。多元线性回归、岭回归、Lasso回归等拓展知识也是不容忽视的。

学习统计学,切忌死记硬背。理解并掌握背后的逻辑,比每一个公式更重要。凭做题来巩固理论,但要避免陷入题海战术,应选有代表性的题目,深入思考每一步的含义。实践操作也非常重要,利用R或Python等编程语言进行数据分析,这不仅能帮助你更好地理解统计方法,也能提高实战能力。

阅读经典教材和研究论文也是提升理解的好途径。比如,"Introduction to Statistical Learning" 和 "The Elements of Statistical Learning" 这样的书籍,都能提供深入浅出的讲解。

团队讨论和教授指导也是非常有益的学习方式。你和其他同学一起探讨难题,也向导师教深奥的概念,这样既能激发思考,又能及时解决问题。

The End