中国海洋大学应用统计硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》：中国海大数学科学学院应用统计硕士考研复习诀窍与经验
考研资深辅导
2025年01月25日 13:59:37
中国海洋大学应用统计硕士考研经验与复习诀窍
考研政治方面：
起步时间稍晚，从九月启动，那时官方的红宝书还未发行。我选购了肖秀荣的1000题和精讲精练，肖教授在考研界颇有名望，个人认为他的职业操守相当不错，多年的政治理论教学经验使他独具一格。尽管年年预测试题的数量带有偶然性，但肖老师的书籍确实有助于构建整体的政治框架，因此我以轻松的心态阅读它们。九月和十月间，每天午后饭后，我会在小憩前浏览一次精讲精练，接着完成相应章节的习题并校正，大约耗时不足一个小时，算是初步了解。晚餐后，我会找出做错的题目，查找精讲精练中的相关知识点来深化理解，日复一日如此进行。
到了十一月，我着重关注了毛中特与近代史中关于最新政策的两章，因为它们非常重要，于是专门留出一个月仔细研读这两部分，同时也会兼顾其它章节。进入十二月上旬，我购买了各类预测卷和背诵手册，包括肖秀荣的八套卷、四套卷，以及任汝芬、米鹏、蒋中挺等人的资料，其他人出的卷子我只做选择题，肖老师的试卷则连大题一起练习，至于背诵手册，我并未深入使用，只是挑了些关键点记忆。此外，根据肖老师的卷子标记了重点内容。
十二月下半月，我每天早上八点至九点朗读精讲精练及肖教授强调的部分，以便加深印象。最终我的政治分数并不突出，不过在考试前的选择题模拟测试中，我能稳定拿到40分左右，毕竟考试成绩有时也取决于运气，所以我对此并无怨言。至少，在踏入考场的那一刻，我对政治科目充满了自信。
考研数学方面：
我的数学时从6月份开始复习的，从基础开始，从知识框架到专题训练再到最后的拔高，都非常有用。到8月中旬的时候才把数学第一轮复习结束。然后立刻开始做真题大全解。按照考试的要求，每天早上8.30------11.30做一套数学题，建议不要在做的时候看书。我当时复习完第一遍数学时，其实高数好多知识点也都忘了，然后做数学真题时，前10套也是漏洞百出，但是我还是坚持做下去了。前10年的题其实还是比较简单的，比较偏基础，然后我基本上两个小时左右就可以做完，然后花一个小时总结错题，将标准答案和自己写的答案对比，找错误的原因，不懂的就去问老师。做完前十年的题后，再做中间10年题时，就感觉好多知识又都回忆起来了，基本可以在脑袋里想出整个数学的框架了。然后从08年开始的真题，我觉得就开始变难了，然后基本上是三天两套题，或者四天两套题了。我觉得难点主要是曲线积分那计算复杂了，然后选择填空题有时候会出一些没见过的新题，不知道怎样下手，以及反常积分，和级数的一些选择填空题有点晕，偶尔还会出一点几年没考过的低频知识点，大题的话我觉得还算常规。做完数学真题已经是10月中旬了。这算是数学的第二轮复习了吧！然后开始第三轮数学复习，我把30年真题中所有的错题或者不熟的题（我在做题时，如果感觉这个题不熟，但是又能做的情况，我会做上标记，然后做完后再看看这个知识点）整理了一遍，粗心大意做错的题就看一眼答案，确定自己思路真的没问题后就过，然后对于动不了手，或者反复出错的题，我就将这些题订正到自己的错题本上。然后写下总结，就是如果下次自己再遇到这种题时，第一步，第二步应该怎样做，相当于就是总结做这些题的套路。第三轮完成后，我开始做张宇的八套卷，我的建议是一定要做张宇8套卷。虽然8套卷的确很难，但是8套卷也比较全，就是8套卷基本覆盖了所有考点，包括好多低频考点，做8套卷是一个梳理知识框架的一个好机会。我当时做8套卷的方法是一套卷子分两天做，第一天只做选择题，做完后，马上对答案，分析做错的题。选择题是每个题都重视，不会做的先放下，做完后看答案。第二天是做大题，有的太难或者太偏的大题（真题从来没有出现过的题）我就直接放弃了，后面看看答案，了解下解题思路就行。然后考前的两个星期，我看了看李永乐的6+2，只做了他的线代部分，然后看了看概率论的题以及曲面积分。其余的就没看了。这基本就是我数学复习的整个过程了。最后数学考的分数，也比较满意。
考研英语方面：
在整个考研英语复习的过程中，单词的学习应自三月起持续至考试结束，不间断。关于参考资料，我建议使用朱伟老师的“恋练有词”系列。该系列依据实际考题中单词的出现频次来安排学习顺序，并通过词根词缀解析帮助理解，感觉既合理又高效。此外，王江涛的“十天搞定考研词汇”也是不错的选择，它基于艾宾浩斯记忆法加强记忆，与“恋练有词”有所不同，两者皆可单独采用，或者结合使用以加深印象。接下来是翻译、完形填空和新题型部分，这些并非主要焦点，在课堂上老师会结合长难句一起讲解，做题量无需过多，以历年真题为主即可。至于真题集，我极力推崇考研英语黄皮书系列，这在考研英语备考领域堪称权威，销量极高，与肖秀荣命题人系列齐名。
考研专业课方面：
对统计学的基础知识，必须牢牢掌握概率论的基本概念，如随机变量、分布函数、期望、方差等。这些都是构建统计模型的基础。理解并能灵活运用中心极限定理、大数定律，这是理解和解释统计推断的核心。深入研究参数估计和假设检验，如矩估计、极大似然估计、t检验、卡方检验等，这些是进行数据分析时的常用工具。
线性回归分析是统计学中的重要部分，需熟悉多元线性回归模型的建立、诊断和改进过程，包括残差分析、多重共线性处理、异方差性和自相关性的检查。非参数统计、时间序列分析、贝叶斯统计等内容也是考试的重点，它们在处理特定类型的数据或问题时有独特的优势。
在学习过程中，理论与实践相结合至关重要。除了课本知识，还需凭R、Python等编程语言进行数据操作和模型构建，提升实际分析能力。海大的图书馆资源丰富，各种统计软件教程和案例分析书籍都能帮助深化理解。
再者，参与课程项目、科研实践或者模拟实验，将理论应用于实际问题中，提高实战技能。例如，尝试用所学知识分析公开数据集，或者参加数据分析比赛，这些都能使在实践中不断巩固和提升。
定期复习和自我测试是保持知识鲜活的关键。凭做历年试题和模拟题，了解考试的出题风格和难度，找出自有的弱点，及时弥补。