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》：复旦大数据学院应用统计硕士考研备考指南与经验
考研资深辅导
2024年12月17日 10:49:42
复旦大学应用统计硕士考研经验与备考指南
考研政治方面：
我基础时期很重要，要多思考不要着急看答案，及时跟不上进度也不要单纯为了跟上而看的不仔细。把1000题做一遍，一定要认认真真的做，买一个好点的笔记本把每一道题都认认真真的做一遍，同时用笔标注出不会做的题。自己要认真做1000题，第一遍一定要仔细认真，虽然第一遍会浪费很多时间，但你以后看会越来越快，越来越轻松。但如果第一遍就是草草看的话，以后会越来越累，实际上是更浪费时间的。
考研数学方面：
从3月起，我开始了系统性的复习，先从教材入手，挑选性地完成课后习题。然而在通读一遍后，我意识到基础知识不够牢固，于是结合课本与本科笔记，开始攻克1800题，这阶段耗时较长，大约占据了两个月。等到基础和强化部分都复习完毕，已经是10月中旬了，这时我大约完成了1800题的三分之一（我得承认我做得不够多，建议大家多加练习以提升准确率）。紧接着，我于10月中旬左右启动了真题训练，严格控制时间，规范评估，即时反思并弥补不足。我发现真题的难度相对较低，比平常训练的题目容易一些。然而，这也揭示了一个问题，就是有些我会的题目却做错了（希望大家能吸取我的教训，平时应多加练习，培养良好的解题习惯）。许多同学倾向于反复刷真题，期待通过多做几遍获得显著提升。但我认为不应对此有过高期待。一方面，重复多次可能收效甚微；另一方面，历年真题涵盖的知识点有限，关键还是要全面掌握大纲要求的知识点。建议大家尽早接触最近两年的真题，熟悉其风格，这样会收获颇丰。到了12月，我已经大致做完了一遍真题，预留了两套作为最后冲刺用。后期我购买了一套模拟题，难度较大，不过这时候不必过于计较对错得分，保持良好的心态更为重要。差点忘记提，做笔记和及时总结是非常重要的习惯。我整理出四本数学知识笔记，最终精简成三张核心知识点总结（这花了我一周的时间），几乎囊括了所有考试要点。
考研英语方面：
我投入到英语复习的时间相当有限，初期仅专注于词汇的记忆，直到10月的后半个月我才开始接触英语试题。请大家引以为鉴，务必尽早开始英语的学习。初次尝试做英语题时，我感到极度挫败。我首先做的是早期的一套英语试题，由于起步太迟，建议你们在10月就能完成单词和阅读的部分。这样你便可以抽出时间来分析各类题目的模式，例如，对于主题题型，你可以逐年挑选来做，以此检验并理解其规律。这种方法在实际考试中极为有效，一旦我能识别出题型，并定位到原文相关部分，我就有了答题的信心。
考研专业课方面：
统计学是数据科学的基础，它不仅涵盖了概率论的基本概念，还涉及到抽样分布、假设检验、线性回归等多个核心主题。在复旦的考试中，这些部分的深度和广度都需有全面的理解和掌握。对初学者，建议先从基础的概率论开始，理解随机变量、期望、方差等基本概念，再深入到更复杂的分布理论，如正态分布、t分布和卡方分布。
在统计推断部分，要熟练掌握参数估计和假设检验的方法，如最大似然估计、置信区间和显著性水平的概念。这部分需大量的练习来熟悉各种问题类型，并能够灵活运用。要注意理解统计推断的本质，即基于样本信息对总体进行推理的过程。
线性回归是另一个重要章节，不仅要求能建立模型，还要懂得如何解释和验证模型的效果。理解残差分析、多重共线性和模型选的标准如R平方和AIC都是关键。非参数统计和时间序列分析也是可能会考察的内容，虽然相对较少，但也不能忽视。
学习统计学的过程中，我强烈推荐结合实际案例进行学习。这样既能帮助理解抽象的统计概念，也能提升解决实际问题的能力。做题是提高的关键，尤其是历年真题，它们往往能反映出复旦大学对统计学知识的侧重点。
除此之外，编程技能也很重要，无论是R语言还是Python，都能辅助进行数据分析和建模。复旦的考试有时会涉及简单的编程题目，所以提前掌握基础的编程语法是有必要的。