华北电力大学应用统计硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-华电数理学院应用统计硕士考研备考方法与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2024年11月22日 05:33:24
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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)








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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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华北电力大学应用统计硕士考研经验与备考方法

考研政治方面:

对于政治学习,人们的看法各异,有的推荐参加课程,有的则建议自学。我想分享一下我的经历。我在10月份启动政治复习,只买了本红宝书,没用其他资料,每天像读故事书一样阅读两小时,觉得重要的内容就做个标记,没有做练习题。在考试前我通读了四遍,最后十天购买了肖四和任四,突击背诵了几套题目,然后就上考场了。自我感觉考试表现尚可,至少我个人是满意的。毕竟,政治分数差异不大,大多数人都能超过分数线。关键是理解和阅读时的专注。如果你感到不安,可以选择报班,按照辅导班的系统安排来复习也是个不错的选择,但这完全取决于个人的时间和具体状况。

考研数学方面:

数学条条道路通罗马,数学的基础很关键,我大概是暑假前过完一遍教材,主要是做例题和部分课后题。暑假过后,九月份开始做真题,大概是一天真题+改错,一天刷全书第二遍,大概十月中旬的时候完成。过后两个月就是疯狂做模拟题,附带着再来一遍全书,做题的时候全书、错题本(我的错题本上很少记具体的错题,多数是记具体的套路,比如常数C的几个易漏点这些)、教材(这个如果太重了,可以回寝室再查阅,尤其是线代的几个定理的证明,虽然考试不要求,但是便于理解和记忆)尽量带在身边,一道题可以举一反三,并把相似的题归类到同一页里,然后提炼出类似题目的套路。

考研英语方面:

对于一个四级刚刚过线的我,英语可以说是我超级头疼的一科了。背单词我用的是朱伟的恋恋有词,阅读只是把真题做了三遍,在阅读方面,我还是建议学弟学妹做真题,不要做市面上的模拟题、押题、或者是同源题,因为这些题的质量跟真题完全是不一样的,这些题目非常有可能对你的答题思维造成影响,所以我建议可以反复利用真题。第一遍做一做算是对自己的一个小锻炼,第二遍做的时候要对于所有的英文句子做到精翻,这样不仅锻炼你的阅读水平,也会提高了你的翻译水平,可能第二遍做的时间会非常长,但是当你做第三遍的时候你就会发现自己的水平有非常明显的进步的。在最后两个月的时间里,我开始背作文,我跟的老师学完以后我发现考研英语作文其实一点都不难,主要考的就是你的世界观和价值观,用老师的句式就可以轻易写出优秀的作文。在平时的阅读练习中,我专门准备一个笔记本,用来摘抄真题中一些可以用在作文中的句子。每天抽空看一些,句子不在多,熟练掌握一二十句就可以了,可以给作文增色。

考研专业课方面:

理解统计学的基本概念至关重要。统计学是研究如何收集、分析、解释和展示数据的科学。你需掌握描述性统计与推断性统计的基础知识,包括均值、中位数、众数、方差、标准差等基本度量,以及抽样分布、置信区间、假设检验等核心概念。这些内容构成了统计学的基础框架,也是后续深入学习的前提。

熟悉并熟练运用各种统计模型和方法。比如线性回归、逻辑回归、时间序列分析、卡方检验、t检验、ANOVA分析等,这些都是统计学中的重要工具。对每一个模型,不仅要知道它的理论背景,更要懂得如何在实际问题中选和应用,并能正确解读结果。

再者,数据分析能力是统计学的灵魂。在学习过程中,尽量多做实例分析,利用R、Python或SPSS等统计软件进行实际操作,将理论知识转化为实践技能。数据可视化也是一个不可忽视的部分,学会使用图表来清晰地呈现数据特征和分析结果。

统计学是一门应用性强的学科,阅读和理解相关的科研论文,关注最新的统计方法和技术,帮助你更好地理解统计学的实际应用,提升研究素养。

要强调的是,统计学并非孤立的,它与数学、计算机科学、经济学等多个领域紧密相连。在学习统计的过程中,你也需巩固高等数学知识,了解一些基础的编程语言,这都将对你理解和应用统计学大有裨益。

The End