对外经济贸易大学统计学考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-贸大统计学院统计学考研复习指南与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2024年12月16日 05:26:32
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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)








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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。)








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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)








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合肥市(瑶海区、庐阳区、蜀山区、包河
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对外经济贸易大学统计学考研经验与复习指南

考研政治方面:

政治切忌投入太多时间和看的过早。因为这样会浪费其他学科时间和精力的投入。每个人的学习方法不同,效率与规划也不一样,所以千万要按自己的学习习惯来,别人云亦云,政治跟紧肖秀荣大大,看书、做题都可以。我买了精讲精练和1000题,还不错吧。知识点比较细致,可以扫除盲区。我正式准备已经8,9月份了,每天3~4个小时完全够了。冲刺阶段买本风中劲草,各种押题卷必买,还有一本全年热点。其实不需要为了用什么资料太过于纠结,还有人用红宝书之类的,事实证明,大家不管用什么材料,考出来都差不多哈哈哈~~

考研数学方面:

对于数学的价值,想必无需我赘述,它在考试中具有显著的区分度,常言道:“精通数学,掌控全局。”我的考研复习始于大三下学期(如果你的目标更高,尽早开始会更有利)。首要之义是巩固数学基础,我依照考试大纲逐页研读教材,并细致解答课后习题,这个过程大约持续了两个月。接着,我投身于李永乐的复习全书,我认为这本书是数学复习的必需品,因为它兼顾基础巩固与解题技巧提升。面对这本书,需要投入思考,遇到困惑先自我钻研,若无法解决再参考答案,关键在于理解解题策略,只有思路清晰,面对同类问题时才能游刃有余。我在七月完成了全书的第一轮学习,随后又开始了第二轮。直至考研,我大约重复了三次。重点提醒,数学重在实践而非空看,无论题目看似简单与否,都要动手尝试,许多人就因轻视实战而吃亏,以为看懂了就能做对,实则不然。希望你们脚踏实地,多加练习。

考研英语方面:

在最后的半个月里,我依然保持稳定节奏,仔细研读并解析历年的阅读理解试题。对于完形填空、新题型和翻译等部分,我只完整地做过六套题目。我始终相信,只要阅读理解能深入理解,其他部分应对起来也应该不在话下。

考研专业课方面:

基础理论是核心。数理统计综合涵盖的内容广泛,包括概率论、随机过程、数理统计等多个部分。理解和掌握基本概念至关重要,比如概率、期望、方差、联合分布、条件分布等。对这些概念,不仅要知道它们是什么,还要理解它们为什么这样定义,以及如何应用。要熟悉各种分布,如正态分布、二项分布、泊松分布等,因这些将在解决实际问题中起到重要作用。

公式记忆与推导。数理统计中的公式繁多,但并非所有都需死记硬背。重要的是理解公式的来源和推导过程,这将帮助你在遇到新的问题时,能灵活运用已知知识去解决。例如,卡方检验、t检验、F检验的基本思想和计算步骤需熟练掌握,但更深层次的理解在于它们为何能用于特定的假设检验。

再者,实践应用不可忽视。理论知识的学习是为了应用于实际问题的解决。凭做题和案例分析,你更好地理解和巩固所学。对历年真题的反复练习,不仅能你熟悉考试题型,也能训练你快速解题的能力。关注现实世界的数据分析案例,如经济、金融、社会现象等,提高统计思维能力。

编程技能的提升。在现代统计学中,R语言或Python语言是常用的数据分析工具。学习并熟练使用这些语言进行数据处理和分析,将使你在解决复杂问题时更具效率。例如,利用这些语言实现回归分析、时间序列分析或者模拟实验,都能加深你对统计原理的理解。

The End