华东师范大学应用统计硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-华师大经济与管理学部专业学位教育中心应用统计硕士考研备考诀窍与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2024年11月05日 22:03:21
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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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华东师范大学应用统计硕士考研经验与备考诀窍

考研政治方面:

大约在11月初,你应该已经完成了《知识点精讲精练》和《1000题》,并对所有内容有了深入的理解。此时,你可以开始研读类似《风中劲草》的知识点书籍,我已阅读多次,主要是先理解再着重记忆关键点。一旦完成《风中劲草》,可以入手肖秀荣的8套卷,专注解答选择题,至于大题,如果有空闲时间就尝试练习,没时间就简单浏览一下。听说今年有些大题出自这8套卷,我当时也做了,感觉挺幸运的。接着是《蒋中挺5套卷》,这也是个不错的选择,可以购买并背诵其中的大题。据说在2016年,它命中了不少大题,但似乎仅限那一年,其他年份的表现平平。最后,最重要的大题参考资料无疑是《肖秀荣四套卷》,无需质疑,就是要熟记于心。这样,你就准备充分,可以信心满满地步入考场了。不必担忧大题部分,大多数考生都是通过背诵来应对的。如果时间允许,还可以尝试其他预测卷,以增加知识面。总的来说,我的政治复习就这样了,祝你们一切顺利!

考研数学方面:

日常训练时应提升效率,避免拖延,尝试设定时间限制来训练自己在紧张环境下思考,因为这正是考场的真实情景。不少同学长时间自学后,忽视了考试的实际感受,导致真正步入研究生入学考试的考场时显得格外陌生,症结便在于此。在平日练习中,需以考试的标准要求自己,施加压力,提高解题速率。660题中的难题即使浏览一遍也可能耗至11月,而这个月可以先迅速回顾复习全书中不熟悉的例题,这一阶段会相对较快。接下来的关键是400题,务必完成两次,尽管难度颇高。

考研英语方面:

依旧要强调的是,记忆单词并无速成之法,你必须要面对并克服这个挑战,不论采取何种策略。我在暑期时选择早晚各抽出半小时来背单词,而在此之前,我会坚持每天分两个完整的一小时来专心致志地学习单词。推荐的参考资料包括张健的《阅读150篇》,历年的真题集以及一本作文指南书——其实市面上的这类书籍内容大同小异,挑一本看看基本的写作模式就足够了。

考研专业课方面:

理解和掌握基础概念至关重要。统计学是一门理论与实践并重的学科,无论是描述性统计还是推断性统计,都需对平均数、中位数、方差、标准差、概率、假设检验等基本概念有清晰的理解。在学习过程中,我会定期复习这些概念,凭做题来巩固理解,确保自己能在实际问题中灵活运用。

统计软件的应用不容忽视。SPSS、R语言或Python是统计分析的常用工具,熟练掌握其操作能大大提高数据分析效率。我建议大家不仅要学会使用,还要深入理解背后的算法逻辑,这样在面对复杂的数据集时,更有效地进行数据清洗、处理和建模。

再者,实践案例分析是提升能力的有效途径。理论知识需凭实践来验证和深化。我经常找一些真实的研究报告或者案例来分析,比如市场调研、社会科学实验等,这我更好地理解了统计学在实际问题中的应用,也锻炼了我的问题解决能力。

统计模型的学习也是重要一环。从简单的线性回归到复杂的多元统计分析,每个模型都有其适用场景和限制条件。理解模型背后的假设,知道何时选何种模型,以及如何解读输出结果,这些都是备考的重点。

我要强调的是数学思维的培养。统计学不仅仅是公式和计算,更是一种基于数据的理性思考方式。培养好的逻辑推理能力和批判性思维,能帮助在面对海量信息时做出明智的判断。

The End