中国人民大学应用统计硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-人大统计与大数据研究院应用统计硕士考研备考方法与经验
考研资深辅导
2025年01月27日 15:46:57
中国人民大学应用统计硕士考研经验与备考方法
考研政治方面：
其实政治我是复习的比较晚的。从9.18左右大纲出来，看精讲精练，同时边做1000题。1000题比较好，但题目有点老。政治每天看一点点。一直到10月中旬精讲精练还没看完。时间来不及，就连忙将精讲精练扫尾。之后就是做模拟题的选择题。肖秀荣老师的8套4套，还有5年真题（真题其实很有用）。做完这些题后，再把1000题错题看了一遍，上面那些模拟题错题也看一遍。在做题的时候，不熟悉的和错的都在书上划下来。这时，就可以再看一遍精讲精练（形成知识框架）。这样，选择题基本上复习的比较好了。然后仔细分析5年真题的分析题，再看看那些模拟题的分析题，其实规律还是很明显的。基本上那些章节的哪些内容会出分析题都能够比较容易的看出来。我又把肖秀荣的核心冲刺考点背诵拿来背。之后专门背4套卷的分析题。考前还搜集了一些资料。
考研数学方面：
我强烈建议你们一定要做真题，尤其是数学部分。这些题目是由国内知名高校的数学专家精心编纂的，考研数学通常不会有太离奇或偏僻的题型，毕竟它是一项全国统一考试，由全国顶尖的数学教授出题，其合理性显然优于个别省份的独立命题。考研数学主要测试的是基础知识，但并非孤立地考核单个知识点，每道题目往往融合了至少两个知识点。如果你们不相信，不妨找一套2005年以后的考研数学试题，对照答案解析仔细看看。这也是我不倾向于做模拟题的原因之一，因为考研数学的核心知识点是固定的，而常被一起考查的知识点组合其实有限。如果你们深入剖析过去15年的所有真题，并进行归纳整理，在考场遇到问题时就能迅速联想到相关知识点，即使无法完全解答，也起码会有解题思路，写出步骤，也能争取到相当的分数。
考研英语方面：
首先，单词是基础。单词一定要背（一些个别同学排除），但绝对不是死背，每天拿着单词书，一个读一分钟的这种做法我非常不提倡，用我们系主任的一句话是：这种蠢方法看着就心疼。单词分三种来记，分别是完全没见过、见过不熟、很熟，对于已经很熟的单词就不用背了，耽误时间，只需熟悉用法以及在那种文章里比较常见即可，对于那种见过但是不熟悉的就要着重背，因为那是你的软肋，这种单词往往是要么不出现，要么出现就致命的，所以一定要熟记，可以以天或是周为单位来巩固记忆，而对于那种完全陌生的单词（我有强迫症，对于我来说我是一定要记下的），如果纯以考研为目的的话，我个人不建议背诵，混个眼熟就行。考研单词书过了几遍之后，就要放一放，开始入手真题上的单词了，最主要的是阅读里的单词，把04年到18年的阅读单词整理出来反复记忆，尤其是总是出现的，且其意思因语境而与平时记忆中的意思不同的，一定要熟记。对于完型，翻译及新题型中单词要着重看近5年的。单词就磨叽到这，不明白的再问吧。其次，阅读是关键。有人说你的阅读分数再乘以二基本就是你的英语分数，虽然有些夸张，但也八九不离十。对于阅读，我的方法就是，做真题。我可以毫不夸张的说，近10年的阅读真题，我精读了至少15遍，泛读了无数，有的文章我甚至都背下来默写下来，最后阅读还是错了两个（那两个正是我犹豫了好久改了好几次结果还是改错了），我没有留着真题说什么等到最后测验一下，我觉得那样有点浪费资源，不过大家可以视情况而定吧，每个人的情况不同习惯不同。阅读的问题一定要在原文中找到出处，总结一下出题人经常会在什么地方出题，出一些什么类型的题，我习惯标出段落以及为每段中的每句话标上号，在做题的时候，比如第21题是在第一段第二句，那就在21题旁写下P1-②，这样检查的时候比较有条理。再次，写作不要拖后腿。写作呢，我没有什么太多要说的，写作我没有很上心，就是多背背美文，积累一下素材，小作文把要求都写出来就行，大作文就是要调理清晰，紧扣主题就行。最后，完型翻译新题型的话，就是多做做真题，我也没有什么经验可言了。
考研专业课方面：
统计学的基础是概率论，这是理解一切统计推断的基石。需深入理解随机变量、期望、方差等基本概念，并熟练掌握概率分布，如二项分布、正态分布、t分布和卡方分布。这些知识不仅需理论上的理解，更需凭大量的习题来巩固和深化。
抽样分布和参数估计是统计学的核心部分。理解中心极限定理，能灵活运用Z检验、t检验和卡方检验进行假设检验，这是必备的能力。非参数方法，如Mann-Whitney U test或Kruskal-Wallis H test，也是需关注的部分，它们在处理数据分布不明确或者样本量较小的情况时显得尤为重要。
再者，回归分析和相关性研究是实际问题解决的常用工具。线性回归、逻辑回归、多元回归等模型的构建、解释和评估，都需具备扎实的统计基础和好的编程能力，R语言或Python都是很好的选。时间序列分析在金融、经济等领域有广泛应用，ARIMA模型、状态空间模型等也需有所了解。
数据挖掘和机器学习是当前统计学的热门领域。从决策树到随机森林，从支持向量机到神经网络，这些算法的原理和应用都值得去探索。对大数据处理和可视化工具，如Hadoop、Spark以及Tableau的熟悉，也会极大地提升实践能力。
学习统计学，不仅仅是公式和步骤，更重要的是培养数据分析思维，学会如何从数据中提取信息，解决问题。理论与实践并重，是我学习统计学的一大原则。我会定期做模拟试题，参与在线的数据挑战，凭实践来加深对理论的理解。我也习惯阅读相关的学术论文，跟踪最新的研究动态，这使我对统计学有了更深的认识。