复旦大学应用统计硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-复旦上海数学中心应用统计硕士考研经验与复习要点

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2024年10月19日 06:07:24
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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)








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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复旦大学应用统计硕士考研经验与复习要点

考研政治方面:

每年的政治大纲通常在九月中旬发布,我在大纲公布后才着手复习政治,每天利用午间和晚间各两个小时来学习,通常是作为其他学科之间的休息调整。我发现“红宝书”排版杂乱且题目偏离常规,因此几乎没有使用,主要依赖肖秀荣的教材。不过后来我觉得开始复习政治的时间稍晚了一些,略显吃亏,所以推荐大家从暑期,大约7或8月份开始就可以接触肖秀荣的书籍(当然,“红宝书”内容全面,可以用作参考资料)。我采用的学习方法是一章一练,错误的部分用铅笔轻轻标注,以便后期能多次回顾错题。大约11月时,我会开始阅读“风中劲草”,这几乎是每个考生必备的,它详尽列举了历年考试中的小知识点。政治选择题通常除了哲学部分,不会与近年的试题重复,所以非常值得一读。到了12月,我专注于肖八的选择题,然后大约在12月18日左右开始关注肖四,并背诵大题。此外,我也尝试了背诵蒋五,但效果并不明显,实际上,专心背肖四是足够了,如果有额外的时间,再考虑其他资料。总结来说,对于政治,保持适当的重视即可,无需过早投入过多时间和精力。

考研数学方面:

在挑选复习资料时,我起初购买了《高数18讲》,随后添置了一本二手的李永乐版复习全书。刚开始时,不建议立即研读复习全书,因为它可能会难以理解。最好将复习全书当作工具书,用于查找公式,它适用于强化学习阶段。绝对不能在未熟悉教材的情况下直接阅读此书,因为它整合了一些章节,适用于基础知识已全面掌握后进行巩固提升。书中的技巧总结十分出色,每个例题和习题都应熟练掌握。这并不是一本厚重的书,因此不会带来太大压力。

考研英语方面:

推荐使用“恋恋有词”来记忆词汇,这本书里的词汇往往与阅读理解中常见的词汇一致。建议先预习单词,遮住词义解释下的中文译文,自行尝试翻译例句,如此一来,在后续阅读时就能减少因长句难懂而产生的困扰。利用零碎时间,如睡前或晨起时刻,反复温习单词以加深印象。通过练习历年真题,你能逐渐摸清命题人的思路模式。初期可能会感到进度缓慢,不必焦虑,持续训练自然会提高效率。通常,试题的顺序是依据文章段落的顺序,多数问题的答案可在一两段内找到。若在考试中遇到难以理解的部分,无需过于纠结,带着问题和选项定位相关区域再进行解析,这样能节省宝贵的时间。对于写作部分,可以借鉴模板,并结合个人特色进行改编,形成独特的写作风格。平日多加练习,以免考试时出现提笔忘字的情况。

考研专业课方面:

理解和掌握基础概念是关键。统计学的基础包括概率论、随机变量、分布函数、期望与方差等。这些基础知识如同大厦的地基,必须要稳固。我会花大量时间去阅读教材,理解每个定义,并凭做大量的习题来巩固。对每个概念,我都尽量去思考它的实际应用场景,这样能帮助我更好地理解并记忆。

深入学习统计推断。这部分内容包括参数估计、假设检验等,需对中心极限定理有深刻的理解。我在学习时,会尝试从不同的角度去思考问题,比如为什么要进行参数估计,如何选最佳估计量,如何设计合理的假设检验等。我还特别重视动手实践,凭R或Python语言进行模拟实验,这我更直观地理解了统计推断的过程。

再者,统计模型的应用不容忽视。例如线性回归、逻辑回归、时间序列分析等,这些都是实际工作中常用的工具。我建议大家不仅要学会建立模型,还要懂得如何解读和评估模型的性能。在此过程中,数据分析项目的经验非常重要,它能你真正体会到统计学的力量。

统计软件的熟练使用也是必不可少的。无论是R还是SAS,都要能够熟练运用,因它们在处理大数据和复杂模型时有无可替代的优势。我常常会在解决具体问题中学习和提升我的编程技能。

The End