南京大学应用统计硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-南大数学系应用统计硕士考研备考要点与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2024年12月13日 03:14:34
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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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南京大学应用统计硕士考研经验与备考要点

考研政治方面:

关于政治学习,我认为最好从暑假开始,因为课程内容确实比较丰富,这样安排能减轻一些压力,不必过于紧张。我会按照这样的步骤阅读《政治大纲解析》:首先,快速通读一遍,不做任何笔记;接着,结合往年的试题,标记出关键点;然后,多次复习并牢记这些标注的部分。我习惯使用肖秀荣的教材,不过今年他的预测题目命中率不高,所以期望值不宜过高。通过剖析真题,我们可以推测出一些重点内容,让自己心中有底。对于做错的题目,需要不断回顾以巩固理解。

考研数学方面:

书用的张宇的高数18讲,李永乐的线代讲义,1000题。因为学的时候很深入,18讲和9讲都只刷了一遍,线代跟着刷了2遍。1000题刷完了高数部分。张宇的书做起来会有些压力,感到挺难的,做1000题的高数C组曾经让我几天不再想去看数学,但是还是坚持下来了,发现自己做题的速度和能力有很大的提升,所以不要因为难而放弃,当你感到难的时候可能是突破自己的时候。同时,真题从11月中旬开始刷,刷了近9年的,感觉真题不是太难,所以没刷以前年份的,刷了张宇8套卷和合工大的卷子,感觉越难的卷子坚持做下来,能力越有提升。

考研英语方面:

我对阅读理解部分进行了深入细致的复习,注重其严密的逻辑性。每一则真题阅读我都逐一攻克,并将遇到的生词记录下来。解题时,我会在原文中标注思考路径,之后对照答案,及时修正错误的理解,并且务必分析错误产生的原因。对于写作,我不提倡盲目背诵或使用现成的模板。我推荐在准备后期,结合多种参考资料,构建个人专属的模板,针对不同的话题和文体分别整理,只需填充关键主题词,既高效又省时。

考研专业课方面:

对统计学这个科目,基础理论是核心。你需理解并掌握概率论的基本概念,如随机变量、期望、方差、分布函数等。概率分布的理解至关重要,比如正态分布、二项分布、泊松分布等,它们在实际问题中广泛应用。深入理解这些理论,能够帮助你在解决复杂问题时找到理论依据。

统计推断部分是难点也是重点。包括参数估计和假设检验,这两部分需你能够灵活运用最大似然估计法、矩估计法,并理解其背后的原理。在假设检验中,T检验、卡方检验、F检验等常用方法要熟练掌握,理解p值的意义及其在决策中的作用。

再者,回归分析和线性模型是统计学的另一个重要领域。理解多元线性回归的构建过程,知道如何解释和解读系数,以及如何处理多重共线性、异方差性和自相关等问题。岭回归和lasso回归等模型选方法也应有所了解。

数据处理和分析能力的培养同样重要。熟悉使用R或Python等统计软件进行数据分析,这是现代统计学的必备技能。你凭实战项目来提升这方面的能力,例如模拟实验、分析公开数据集等。

统计学不仅仅是公式和计算,更是理解和解决问题的工具。所以,阅读和理解实际问题,用统计思维去分析,是非常重要的学习方式。多做案例分析,尝试用所学知识解释生活中的现象,这样加深对统计学的理解。

The End