中央财经大学应用统计硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-中财统计与数学学院应用统计硕士考研复习指导与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2025年01月11日 13:01:21
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北京市(东城区、西城区、崇文区、宣武区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区 昌平区、大兴区)








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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中央财经大学应用统计硕士考研经验与复习指导

考研政治方面:

政治我九月份然后做的是肖秀荣的1000题,大纲出来之后,我老老实实看了一遍大纲,特别厚!然后就开始看风中劲草,挺薄的了,特别好用,我大概看了有四遍,后期还做了一个概括笔记,做完笔记之后整个人都好了,知识点啥的记得很清楚,到时候你看政治的时候我跟你说笔记怎么做吧,打字总觉得说不清楚。最后我风中劲草做了三遍,然后就买了肖秀荣八套卷(只做了选择题,两遍),肖秀荣四套卷(背了五遍,记的也不是很清楚),任汝芬四套卷,20天二十题。

考研数学方面:

参考书目:基础教材四本、张宇的视频、(粉色)复习全书、张宇题源1000题、张宇真题大全解、张宇八套卷、张宇四套卷、合工大五套卷。这样一直到9月中旬,做完了660,全书又刷了一遍,开始严格按照考试时间(8:30-11;30)做真题,真题我用的张宇的30年真题。因为中间有时因为学校的事会耽搁一下,所以直到10月份末,终于做完了第一遍真题。接着我又做了数一和数二的张宇30年真题中数三部分,还蛮有收获的,合工大的历年模拟题(超越)我也做了一些,但当时觉得太难,所以做得不多,大概10多套左右。其实我觉得可以多花一点时间在这个上面的。

考研英语方面:

在语文学习中,写作往往被许多人轻视,认为只要在考前熟读几篇范文就能应付。然而,事实并非如此,认真对待写作同样能够显著提高分数。在提升写作技巧的过程中,固然需要记忆一些优秀篇章,但更为关键的是将这些内容内化为自己的知识,转化为不受模板限制、具有个人特色的表达。建议每周坚持撰写两篇文章,并严格控制时间。完成后,与参考答案对比,进一步修订和完善。只要持续不断地这样训练,定会看到明显的进步。

考研专业课方面:

对统计学的理解,它不仅仅是数字的游戏,更是逻辑和推理的艺术。要理解,统计的核心在于从数据中提取信息,用以解释现象,预测未来,甚至决策。所以,深入理解各种统计模型如描述性统计、推断性统计、回归分析等,是基础中的基础。

在具体的知识点上,频率分布、均值、方差、标准差等基本概念要熟练掌握;抽样分布,特别是t分布和卡方分布的重要性不言喻;置信区间和假设检验是推断统计的重要部分,需理解并能灵活运用;线性回归模型和多元回归模型的理解及应用也是必须的,包括残差分析、系数检验等。

学习方法上,理论与实践相结合是关键。一方面,扎实的理论基础是必备的,这就需系统地阅读教材,理解每一个公式背后的意义,不是机械记忆。另一方面,大量的练习题是巩固知识的最好方式,尤其是历年真题和模拟题,它们帮助你熟悉考试的题型和难度,也能你在实际操作中更好地理解理论。

编程能力在这个领域也很重要,R语言或Python是统计分析常用的工具,能够编写简单的程序进行数据处理和模型构建,将大大提升学习效率。利用在线资源如Kaggle等平台进行实战训练,提升数据分析能力和问题解决能力。

好的时间管理和自律性也是成功的关键。制定合理的学习计划,并严格执行,保证每天都有固定的时间投入到学习中。定期复习,避免学过即忘。

The End