中国科学院大学应用统计考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》：中科院(国科大)数学科学学院应用统计考研复习技巧与经验
考研资深辅导
2025年01月05日 12:45:53
中国科学院大学应用统计考研经验与复习技巧
考研政治方面：
我推荐预览提纲或者初期就接触一些政治浓缩材料，同时必须不断重温1000题。1000题由两部分组成：问题集和解答集。我重做了问题集三次，用便签记录选项：首次尝试是在阅读后答题，错误的部分用特定颜色在问题集中标记。关键在于了解自己的知识盲点，并在解答集中同样标出错误点，以便后续复习。后续的几次重复同样步骤，不仅用不同颜色区分错误，你还会逐渐识别出高频考点，加深记忆。对于经常出错的部分，如果时间允许，整理一个错题集是个不错的选择，这将对后期复习大有裨益。11月时，"风中劲草"出版了，这是一份非常有效的政治复习资料，重点鲜明，还附带一本习题册，我也做了两次，其中包含历年真题，能帮助找到考试的感觉。我对"风中劲草"总共复习了五轮，包括最后阶段的背诵。到了12月，就可以开始准备大题了。在此之前，提早准备大题意义不大，因为大题的基本功在于熟记知识点。分享一个小窍门，肖秀荣的8套模拟卷和最后的4套预测卷必须熟记，这些试卷几乎涵盖了所有重要知识点，且体系性强，据说今年就有不少大题被准确预测到了。
考研数学方面：
数学考试难，题量大，所以主要考的是你解题的准度和速度，大家多在这两方面下功夫。追求解难题在这种考试里是没意义的，第一阶段主要是用的同济第五版的课本进行复习，基本定理要搞懂，例题要一个一个验算，课后题每个都要保证作对。数学复习最忌眼高手低，希望大家都能踏踏实实进行这个阶段。第二阶段就开始大量做题，选择习题册最重要的是要贴近考试难度，太难的是没有意义的。第三阶段主要是开始模拟，真题一定要重视。关键是要完全模拟考试，找两个半小时进行模考，合理分配时间。数学全书要刷很多遍，建议做题时标注好哪些题目很经典但不会做的、难度大的，刷第二和第三遍的时候只刷标注了的题目就行，不然时间肯定不够的。
考研英语方面：
首先单词还是要拿下的，我单词粗略的背了一下，后面就把它丢了，觉得背了就忘就直接去做真题了。但当我考研用模拟题来自我检验的时候，效果不是很理想，虽然把高频词汇掌握了，但是很多基本的词汇还没有搞明白。每年的英语考试都会出现新的没有考过的单词，如果只靠真题来背单词，难免后劲不足，所以大家一定要小心。后来我对单词不敢马虎了，基本上从头到尾一直在背单词。阅读就不用多说了，就是一句话，多做，每天做几篇，保持语感，做完还要把它弄懂，知道错在那里。英语还让人头痛的一点莫过于作文了，我前期不知道如何下手，主要是背模板，把各种话题的作文读背一篇，写的时候就仿造那篇的脉络来写，能用的句子就用，慢慢的就能脱离模板自己写了。作文我大约是半个星期写一篇，不能懒。等越写越多的时候你就会发现写作文会成为你的爱好。因为你肚子里的好句子太多了。那时候你的烦恼就是不知道该用哪个最好了。到那时候就是你整理自己模板的时候了。
考研专业课方面：
基础理论是统计学的基石。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。这些知识不仅会在课堂上被频繁提及，也会在解决实际问题时起到关键作用。对这些理论，我建议多做练习题，凭实例来加深理解。
统计推断是统计学的核心部分。参数估计和假设检验是这一部分的重点。你需熟悉各种估计方法（如矩估计、极大似然估计）和检验方法（如t检验、卡方检验）。这部分理论性较强，理解每个步骤背后的逻辑至关重要。要熟练运用这些方法，大量的实践必不可少。
再者，线性回归和多元统计分析是另一个重要的学习领域。理解模型构建的原则，比如最小二乘法，以及如何解释和评估模型的结果，这些都是必备技能。对多元统计，矩阵代数的理解是必要的，因很多方法都是基于矩阵运算的。
非参数统计和时间序列分析也是需关注的部分。虽然它们可能不如前几部分常见，但在特定的研究场景下，它们能提供非常有用的工具。非参数统计不依赖于数据的具体分布，时间序列则用于处理有序数据，理解其动态变化模式。
在学习过程中，除了教材，参考书籍和在线资源也是非常好的辅助工具。例如，Kruskal的非参数方法或Box-Jenkins的时间序列分析，都是深入研究的好资料。编程语言R和Python在统计学中的应用越来越广泛，掌握其中一种极大地提高数据分析效率。