中国人民大学应用统计硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-人大统计与大数据研究院应用统计硕士考研复习知识重点与经验
考研资深辅导
2025年01月04日 00:13:37
中国人民大学应用统计硕士考研经验与复习知识重点
考研政治方面：
我主要按照肖秀荣老师的指导学习，从8月起，我会结合《精讲精练知识点》每天研读1-2个章节，并同时开始第一次刷1000题（记得使用铅笔哦）。对于一些如资本积累等模糊的概念，我查阅了《资本论》及其解析以加深理解。我大约每天投入1-2小时来专注政治理论的学习，因为想要取得高分，政治部分不容小觑。到了10月中旬，我开启了第二轮复习，重点是第二次刷1000题（同样用铅笔），标出错题，并查书巩固相关理论知识。进入11月中旬，我针对1000题中仍然做错的部分进行了第三次重做。此时，我也开始熟记肖八的内容。12月初，肖四发布后，我就全力背诵肖四，总共重复了2-3次。在考试前两天，我浏览了肖大大总结的时事资料，真的非常实用！在答题时，确保列出要点，字迹工整。
考研数学方面：
今年的数学试卷出现了不少新颖的题目，大题相对规范，然而前面的选择填空题显得格外具有挑战性，自我训练明显不足。从四月起，我开始独立学习高等数学，仓促地在暑假前完成了初步自学，尝试了李永乐的全书，却发现自己根本无法解答，只能浏览，心中焦急无比。暑假期间，我系统地复习了一遍基础知识，感到自己的数学水平有了显著提升。对于那些像我一样几乎没在大学上过数学课、全靠自学的朋友，我强烈推荐在自学后通过做题来巩固知识，这真的很有帮助。务必专心听课并详细记笔记，这对梳理解题思路和理解命题角度至关重要，效果强大，让人茅塞顿开。听他人一点教诲，胜过独自苦读十年。学数学切忌只看不动手，看一百遍不如亲手做三遍。直到十一、十二月我才把全书完整地做了三遍，真题也重复练习了两次，第一次是按照考试模式，每天早上限时一套，这样的训练让我受益匪浅。我个人仅做了大约三套模拟试题。
考研英语方面：
我使用的复习材料包括：考研英语词汇（通称红宝书），张剑的历年实际试题与阅读理解150篇（又称黄皮书），完形填空练习，新题型题目，以及王江涛的考研英语高分写作教程。对于英语学习，我的方法有点特别，我从不喜欢通过背诵单词书来记忆单词，无论这些书多么厚重或轻薄，我都无法记住。所以我选择了使用一款专门背考研单词的App，学习疲倦时我会玩一会儿手机，以这种方式安慰自己仍在学习...哈哈，但实际上，我觉得这种做法比埋头苦读效率更高。英语的学习关键在于阅读，而阅读的核心是实战演练真题。即使我连续两年都没有做完所有真题，实际上，它们至少需要做三到四遍。在做真题时，建议按照正式考试的时间限制来进行，我倾向于一次性完成一套题，以便更准确地评估自己的阅读水平。然后，我会深入分析那些做错的题目，思考为什么会出错，我在选择时犯了哪些错误。如果有些地方实在无法理解，那就不要太纠结，毕竟每个人的思维模式和习惯都有所不同，不然会让强迫症崩溃的。
考研专业课方面：
统计学的基础是概率论，这是理解一切统计推断的基石。需深入理解随机变量、期望、方差等基本概念，并熟练掌握概率分布，如二项分布、正态分布、t分布和卡方分布。这些知识不仅需理论上的理解，更需凭大量的习题来巩固和深化。
抽样分布和参数估计是统计学的核心部分。理解中心极限定理，能灵活运用Z检验、t检验和卡方检验进行假设检验，这是必备的能力。非参数方法，如Mann-Whitney U test或Kruskal-Wallis H test，也是需关注的部分，它们在处理数据分布不明确或者样本量较小的情况时显得尤为重要。
再者，回归分析和相关性研究是实际问题解决的常用工具。线性回归、逻辑回归、多元回归等模型的构建、解释和评估，都需具备扎实的统计基础和好的编程能力，R语言或Python都是很好的选。时间序列分析在金融、经济等领域有广泛应用，ARIMA模型、状态空间模型等也需有所了解。
数据挖掘和机器学习是当前统计学的热门领域。从决策树到随机森林，从支持向量机到神经网络，这些算法的原理和应用都值得去探索。对大数据处理和可视化工具，如Hadoop、Spark以及Tableau的熟悉，也会极大地提升实践能力。
学习统计学，不仅仅是公式和步骤，更重要的是培养数据分析思维，学会如何从数据中提取信息，解决问题。理论与实践并重，是我学习统计学的一大原则。我会定期做模拟试题，参与在线的数据挑战，凭实践来加深对理论的理解。我也习惯阅读相关的学术论文，跟踪最新的研究动态，这使我对统计学有了更深的认识。