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备考指导与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2025年01月20日 22:50:53
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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)








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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备考指导

考研政治方面:

从9月1日开始,我启动了政治复习计划。我把大纲解析这本“红宝书”当作一本引人入胜的小说,兴致勃勃地研读了两个多遍,每读一章都同步完成肖秀荣编著的《1000题》中的相应练习。建议使用铅笔作答,因为这套题目的质量很高,适合反复练习薄弱环节。对于理科背景或政治理论基础稍弱的同学,可能需要更深入地阅读大纲解析,标记关键段落和知识点,以便强化记忆和理解。到了10月,风中劲草出版后,我觉得它更为精炼,便转向使用它来备考,毕竟考试时我们需要聚焦重点。每次做《1000题》时,我会把上次做错的选项记录在答案旁边,以增强下次回顾时的记忆,这样可以显著减少错误率。这样的方法,我认真执行了三次《1000题》的完整练习。

考研数学方面:

由于我个人在数学方面的根基较弱,缺乏坚实的数学概念理解,学习过程中感到相当困难。我选择了李永乐的复习全书,因为它的内容较为基础,我认为巩固基础知识至关重要。然而,我的许多同学都倾向于使用张宇的高数十八讲,这本书涵盖广泛,深度适中,包含了诸多复杂的经典题目,更适合那些已经有较好数学基础的同学。认真做笔记是必要的,而且他还提倡背诵笔记,因为有些解题策略需要牢记于心。每天都必须专心致志地学习数学,不能间断,直至考试前一天,否则就会失去连续性的手感。对于那些原本就擅长数学的同学来说,利用高数十八讲来复习将有助于进一步提升他们的能力。总之,李永乐的书籍适合稳固基础(适用于数学一般的学生),而张宇的高数十八讲则用于追求更高的分数和深入提高(适合已有扎实数学功底的学生)。

考研英语方面:

许多考研的学生都致力于背诵英语单词,同时常感叹尽管投入大量精力,记忆效果却不尽如人意。这里我想分享一下我的观点。毫无疑问,词汇是英语复习的基础。在备考初期,确实有必要通过单词书籍来反复熟悉单词。这背后的原因是,我们的英语词汇积累已相当有限,毕竟大学期间很少有人能保持高中时的学习强度。因此,扩充词汇库是当务之急。即使经过两三轮背诵后可能觉得收效甚微,但实际上,我们肯定还是记住了一些单词的。这时,我建议通过阅读来巩固记忆。这样既能拓宽阅读面,提升阅读理解能力,又能在实践中不断接触到考研中常见的高频词汇。(不是词书中每个单词都会出现,但有些确是考点中的常客。)

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