复旦大学统计学考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-复旦大数据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24日 14:59:00
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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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复旦大学统计学考研经验与复习注意事项

考研政治方面:

政治是比较简单的一门课了,不用花费太多时间,不需要太早复习,9月大纲解析出来开始复习就足够了,前期主要解决选择题,12月背诵大题,但也不要太掉以轻心,今年选择题有点难,是有人总分达到分数线因为政治不及格没进复试的,感觉好可惜。

考研数学方面:

我认为数学的基础知识极其关键,因此一开始就专心研读高数教材,一字一句地通读,确保理解每个例题的解析,以此构建起全面的数学思维框架,明白数学的本质。完成课本学习后,我会跟随老师的课程进度,同时使用李永乐的辅导书籍作为辅助,看书与做同步练习并行,按部就班地推进。一旦读完整本书,我就进入刷题阶段,各种真题都不放过。在最后一个月,我全力以赴地做模拟试卷,市面上能找到的张宇、李永乐等名师的试卷我都做了大约60套。有人习惯整理错误题目,但我认为这并不必要,我只是简单地标记错题,稍后再回顾。此外,我认为在复习过程中,解决所有疑惑至关重要,如果在解题中遇到不熟悉的部分,一定要回查教材。

考研英语方面:

在九月时,我的词汇量只掌握了不足一半,做起阅读理解真题,一套试卷竟会出错六七道。尽管我的英语基础原本还算可以(即使大学三年没怎么学习英语,四级和六级也只是勉强通过),但英语的核心无疑是词汇!为何阅读理解常常出错?归根结底是因为你不熟悉那些单词,换句话说,就是读不懂。因此,当九月看到这样的错误率,我感到十分焦虑,立刻寻找解决方法。如果你现在有充裕的时间,务必要开始积累词汇,无论选择哪种书籍,无论是按顺序还是乱序,别担心记不住,关键在于反复记忆。坚持到九月,你应该能记住大部分单词的一半以上,此时再运用曲线记忆法,效率将大大提高。大约五十天里,我早晚都会安排背诵,利用记忆表格,比如早上记A组,晚上复习A组,次日早上记B组,晚上复习AB组,我打印了一份按字母排序的基础5500词大纲,每天都如此进行。后来有人告诉我,实际上应该平均分配而非按字母顺序,但我在复试期间尝试平均分配后发现效果不佳,所以我建议大家依然沿用字母顺序。也许某天你需要背很多C部分的单词,而几天后E部分的单词却很少,不论数量多少,重要的是要坚持下去,这样才能取得更好的效果。总之,我坚持背诵了十天,便明显感觉自己的英语水平有所提升。

考研专业课方面:

概率论部分,理解基本概念是关键。事件、样本空间、概率、条件概率、独立事件、随机变量等,这些基础概念需扎实掌握。尤其是随机变量,它的分布是概率论的核心,如离散型随机变量的概率质量函数(PMF)和连续型随机变量的概率密度函数(PDF)。对各种分布,如二项分布、泊松分布、正态分布、均匀分布等,不仅要它们的公式,更要理解其性质和应用场景。

数理统计部分,要关注抽样分布、参数估计和假设检验。抽样分布的理解有助于理解参数估计的合理性;最大似然估计法和矩估计法是常用的参数估计方法,要熟练运用并理解其优缺点。在假设检验中,理解p值、临界值和拒绝域的概念,并能灵活应用t检验、Z检验、卡方检验等,是这一部分的重点。

线性代数知识在概率论与数理统计中也有重要应用,比如协方差矩阵、相关系数、主成分分析等。对矩阵运算和特征向量的理解将大大帮助你解决实际问题。

学习方法上,理论结合实践至关重要。阅读教材的,多做习题,凭实例来加深理解。利用R或Python等编程语言进行模拟实验,帮助你直观地感受概率与统计的魅力。参加讨论组或者找到学习伙伴,共同探讨难题,也是一种有效的学习方式。

复旦大学的大数据学院强调实践与理论相结合,在学习过程中,不仅要有深厚的理论基础,还要有解决实际问题的能力。在复习概率论与数理统计时,我经常尝试用所学知识去解释生活中的现象,这样既能巩固知识,也能提高应用能力。

The End