厦门大学应用统计考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-厦大王亚南经济研究院应用统计考研经验与复习要点

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2024年10月19日 16:46:50
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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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厦门大学应用统计考研经验与复习要点

考研政治方面:

政治的重点在后半程,我的第二轮复习就到了十一月了,这段时间主要是做历年真题。用的材料是肖秀荣的《命题人讲真题》。我做完了选择题,主观题没有时间做,但是也会思考一下,写一下思路。我觉得有必要自己尝试写完整的主观题答案,因为想跟实际写出来是不一样的。在这段时间我还买了肖秀荣的《考点预测背诵版》和《形势与政策》,前者感觉作用不是特别大,后者还是要看一看的。肖秀荣也会更新新的时事,直到12月发生的事情都是有可能考的。

考研数学方面:

数学的复习一般在下午和晚上,上午看数学容易困,数学最好先看一遍课本,做做例题课后题之类的,但是别纠结于课本,毕竟那不是大纲,我当初就陷进课本里去了,课后题认认真真做了两遍,现在看来纯属浪费时间!课后题别全做,做做计算就行。复习阶段要好好做笔记,别漏了题型!把自己的笔记看个三四遍,甚至要求背笔记,由此可知数学笔记的重要性。全书我用的张宇十八讲九讲,我觉得挺好的,数学题的套路一共就那些,万变不离其宗,自己多整理题目套路,类似的题型做个对比,会很受益的!

考研英语方面:

暑假是考研复习的黄金阶段,各科在这一阶段都会有质的提高,所以建议大家暑假留校复习。暑假开始政治和专业课都要开始复习,英语的时间没有之前那么充裕了。7月又做了一遍英语真题阅读,没有全做完,挑着做了一部分。8月初买了英语的复习资料,蒋军虎的全套,但只用了真题,高分阅读80篇。复习的过程中的分析答案更加细致了,每篇阅读都会尝试翻译一下(口译,写下来太浪费时间)复习完单词再做英语的真题会感觉简单很多。

考研专业课方面:

理解基础概念至关重要。统计学的核心在于理解和运用概率论,包括随机变量、期望、方差等基本概念。这些理论是后续所有统计推断的基础。你需对每个概念都有深入的理解,不仅仅是公式,更要理解其背后的数学逻辑和实际意义。

掌握统计推断。这部分主要包括参数估计和假设检验,这是统计学的两大支柱。对参数估计,要理解点估计和区间估计的区别,熟悉最大似然估计法;对假设检验,要熟练运用t检验、卡方检验、F检验等,并能正确解读p值。理解并运用非参数方法也是必不可少的。

再者,了解回归分析。线性回归是最基础的模型,但也要理解多元回归、岭回归、lasso回归等拓展知识。理解模型选、残差分析以及异方差性的处理也非常重要。

接着,数据分析能力的培养。在实际问题中,常常需凭数据探索和描述性统计来理解数据特性,进行建模。熟悉Excel、R或Python等工具进行数据处理和可视化是十分必要的。这不仅能帮助你更好地理解理论,也能提升实践操作能力。

实战训练不可忽视。做历年真题和模拟试题是检验学习效果的最佳方式。凭大量练习,你熟悉考试的题型和难度,提高解题速度和准确性。尝试解决一些实际问题,将理论知识应用于实践中,会加深对统计学的理解。

The End