中国石油大学(北京)应用统计硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-中石大理学院应用统计硕士考研复习指南与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2025年01月11日 20:35:14
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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)








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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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。)








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中国石油大学(北京)应用统计硕士考研经验与复习指南

考研政治方面:

我从九月一号开始复习政治。我把红宝书(即大纲解析)这本书当小说似得,津津有味很仔细的看了两遍多,每一遍配合做肖秀荣的《1000题》,看一节大纲解析做对应的习题,最好用铅笔做,因为肖秀荣的1000题题目质量挺好可以把不会的再做一遍。对于一些理科生或者政治基础不是特别好的小伙伴那么你的政治可能要稍稍花点功夫多看看大纲解析圈重点段和知识点去记忆和理解。十月份风中劲草出来后,我放下了红宝书,因为实在太啰嗦了,考试嘛,还是要抓重点。每次做1000题都要在答案附近把自己上一次做错的选项写上去,下一次看的时候可以加深印象,错误率会大大降低。我的1000题扎扎实实地这样做了三遍。

考研数学方面:

五月到六月中旬(即暑假前)过数学全书(张宇或者李正元的)和李永乐的线性代数。一定要全覆盖,不能漏掉全书上已有的知识点。做自己的知识体系图,这个阶段只要求做大体的,不用追求完美,后面在冲刺阶段再继续补充,那样才更有针对性。10月初——11月初:三刷复习全书,将所有的笔记过一遍。

考研英语方面:

考研英语的真题非常重要,至少要做3-5遍,印象中90年代到2007年以前偏简单,2007年到2020年偏难,其中2010年是难度顶峰。练习真题也可以分三步:首先,从头到尾做一遍20年真题,感受下真题风格,第一遍做真题可能会错得很惨,一篇阅读5个题目错3-4个都正常,这时最重要的就是坚持,千万不要放弃;其次,第二遍做真题时是最需要下大工夫的——本次一定要重点突破阅读,掌握理解文意的各种技巧,以及深度记忆熟词僻义,透彻解决每一篇阅读。第二阶段是最重要的阶段;最后,再做2-3遍真题,查漏补缺,大家会发现每次重做自己都有会提升。

考研专业课方面:

统计学的基础知识是必须牢牢掌握的。包括描述性统计中的平均数、中位数、众数、方差、标准差等概念,以及推断性统计中的假设检验、置信区间估计、t检验、卡方检验等内容。这些基础知识是统计学的基石,理解和运用它们能帮助理解数据的分布特征和进行有效的假设验证。

要熟悉并熟练使用统计软件,如R或SPSS。在实际操作中,这些工具能够帮助快速处理大量数据,绘制出直观的图表,并执行复杂的统计分析。学会利用这些工具,极大地提高工作效率。

再者,统计模型的理解和应用是关键。线性回归、逻辑回归、时间序列分析等都是需深入研究的内容。理解模型背后的原理,知道何时适用何种模型,以及如何解读模型结果,这些都是在解决实际问题时必备的技能。

数据可视化也是统计学的重要部分。凭图表来呈现数据,帮助更好地理解和解释数据。学会制作各种类型的图表,如散点图、箱形图、直方图等,能使更有效地传达数据分析的结果。

实战训练不可或缺。多做练习题,模拟真实的数据集进行分析,参与科研项目或者实习,都能帮助将理论知识转化为实际能力。每一次的实践都会加深对统计学的理解,提高统计思维。

The End