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备考指导与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2024年11月30日 09:40:31
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复旦大学统计学考研培训机构全国各服务热线号码2024已更新(2024已更新)








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所有考研机构辅导服务团队人员均经过专业培训、经验丰富,所辅导内容均结合学员实际情况安排,








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复旦大学统计学考研辅导培训班联系方式全国服务区域:








北京市(东城区、西城区、崇文区、宣武区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区 昌平区、大兴区)








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备考指导

考研政治方面:

我八月份开始看的张俊芳的马哲视频,讲的明白。我九月份然后做的是肖秀荣的1000题,大纲出来之后,我老老实实看了一遍大纲,特别厚!然后就开始看风中劲草,挺薄的了,特别好用,我大概看了有四遍,后期还做了一个概括笔记,做完笔记之后整个人都好了,知识点啥的记得很清楚,到时候你看政治的时候我跟你说笔记怎么做吧,打字总觉得说不清楚。最后我风中劲草做了三遍,然后就买了肖秀荣八套卷(只做了选择题,两遍),肖秀荣四套卷(背了五遍,记的也不是很清楚),任汝芬四套卷,20天二十题。

考研数学方面:

我从去年三月起正式踏入数学学习的旅程,始终遵循既定的学习计划。课堂上,我专心致志地记录笔记,课后则仔细回顾这些笔记,同时深入研读复习全书的相关章节并认真解答练习题。遇到困难时,我会及时向教师请教,这样的学习循环使我在初期就建立了坚实的基础,到了后期做真题时感到轻松许多。关键是要尽早开始数学学习,越早越好!这样可以有多次重温的机会。在最后的刷题阶段,拥有一本错题集会非常有益,至少应该用红笔标出做错或未掌握的题目,以便在冲刺阶段多次复习。

考研英语方面:

对于英语,我觉得应该主攻阅读,我用的张剑的150篇那个黄皮书,我觉得这个比考研英语要难点,但它是部分题源。不过我的目的是通过多做阅读积累生词,生词多见几次,我们才能彼此熟悉。当然你也可以搭配的单词书,每天看点。总之,英语是得阅读者得天下,知道的核心词汇越多阅读才能做的更溜。实践证明这个方法对我是有效果的,考试时我先写完大,小作文,一心做阅读,做得非常顺利,4篇阅读,前3篇全对。最后一篇我感觉前面我做太快了,有点怀疑自己了,放慢做又多想反而错了2个。所以人一定要有自信,相信自己,不要犹犹豫豫。

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