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复习注意事项与经验
考研资深辅导
2024年11月12日 11:42:14
复旦大学应用统计硕士考研经验与复习注意事项
考研政治方面：
政治还是我考的比较满意的一门，考完以后对了一下选择题答案，所以真的想说，考研，不到考完最后一科交完卷的那一科就不要放弃，不管平时的时候做题的正确率是多少，可能有时候那正确率真的让你自我效能感低到不行，可是有时候还是要“欺骗欺骗”自己：我平时把我不会都错完了的话，把那些模糊的知识点弄明白，考试的时候就不会错了呀？反正我平时的时候就是自己”忽悠自己的”，好让自己内心好过那么一点点。大概十月份买的政治红宝书，零零散散把红宝书看了一遍，看的过程中配套着1000题做，说实话，我1000题并没有做完，个人认为吧，1000题对检测、巩固知识点还是很有帮助的。一直以来，我坚信题目是做不完的，所以在知识点没有掌握的很好情况下我拒觉不停地刷题，本来想将红宝书在看一遍，但是时间真的不是很够了，主要是红宝书太细了，所以就开始看风中劲草，看了几遍我忘记了，反正就是一遍一遍的过，一直坚持到考试前，然后平时选择题（5套卷，4套卷）碰到考的比较细的知识点就查阅红宝书。顺便提一下，就个人而言，虽然说真题考过的点不会再考了，但是可以试着用真题中的选择题去揣摩下出题老师的思维，哪些答案是出题人的陷阱，以免自己在以后的题目中中计...我感觉考研就政治来说，考生还是蛮幸运的，因为蒋中挺老师和肖秀荣老师他们都有压到题目。
考研数学方面：
能拉开分数的，或者说能提升总分的大概只有数学了。数学很重要，它是一门工具。对于数学的复习没有捷径，还是要把相应的知识点掌握、理解，然后结合模拟题和真题进行巩固、提高。数学的复习要多动手，千万不要眼高手低。复习书看了不一定会做，会做不一定作对，对于一些概念、公式不要死记硬背，要学会理解记忆，一个公式自己推导一遍肯定比死记硬背来的深刻。另一方面，要注意知识点之间的联系，关于数学方面的复习资料书店网上有很多，基本都大同小异，选择一些就可以了，资料多了也做不完。我当时的复习安排：复习全书（3遍）+选择填空660（2遍）+400题（2遍）+历年真题（3遍）+超越考研135（1遍）。数学其实考得都很基础，每年考得题型也都是那么几类，重要的是要会灵活运用。
考研英语方面：
接下来，我要分享一下一个英语水平欠佳的人如何备考研究生考试并获得理想成绩。在9月份以前，我和许多人一样，埋头苦背俞敏洪的《考研英语词汇》。初次翻阅，我发现至少三分之二的词汇对我来说是陌生的。经过两个月的奋战，我终于完成了第一轮，满心欢喜地准备开始第二轮。然而，当我重新翻开书页，发现熟悉的单词依然熟悉，陌生的依旧陌生，之前的辛苦似乎毫无成效，顿时感到无比沮丧，因为英语是我考研的最大障碍。
我意识到，这样的学习方式无法持续，按照这个速度，即使到了考试那天也无法背完整本书。于是我审视了自己的英语弱点，发现词汇量匮乏是最突出的问题。因此，我认为在有限的时间里，通过记忆历年考研英语阅读理解中的生词来提升效率是最好的策略。我在书店找到了一本《历年真题阅读理解精读笔记》，它列举了每篇文章的核心词汇和超出大纲的词汇，非常适合像我这样基础薄弱的人。起初，我每天只读两篇，第一次阅读通常会全部选错，偶尔运气好能答对一两道。接着，我会直接背诵后面的单词，再次阅读并答题，这时正确率通常能提高到全对。所以，我认为考研英语的关键在于词汇，特别是常出现在历年真题中的词汇。一旦掌握了这些词汇，解题就会变得相对轻松。
从9月到10月，我专注于真题阅读理解，并专心背诵后面的词汇，按英语（一）的模式进行复习，目标是积累词汇。到了12月，我转而使用蒋军虎的《精读80篇》，以做阅读模拟题为主，同时也为写作做准备。在考研英语中，写作占据了重要地位，且容易拉开分数差距，值得投入精力。由于我的英语基础弱，短时间内掌握高级词汇和句型并不现实。于是，我选择了历年真题的一些优秀范文，记诵其中的好句子，写作时尽量运用它们，比如替换名词或动词，确保语法无误的同时，尽可能多地使用高级词汇，这样基本可以保证及格。
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。