复旦大学统计学考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-复旦大数据学院统计学考研复习指南与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2025年01月27日 16:50:24
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复旦大学统计学考研培训机构全国各服务热线号码2025已更新(2025已更新)








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复旦大学统计学考研辅导培训班联系方式全国服务区域:








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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复旦大学统计学考研经验与复习指南

考研政治方面:

考北京的话其实政治真的不用分太多的时间,因为北京地区政治的分数真的不会太高,也不会拉开太大的差距。我是从暑假开始做肖秀荣一千题,暑假做了两遍,整理了错题,到了十一月份,新版一千题出了后又去买的新一千题,也是做了两遍整理错题。最有用的应该是肖秀荣的最后四套卷,我反正最后就是背的四套卷的大题,考试的时候也是全压中的。当然每年都有反压题的现象,这个还是不可避免的。总之政治还是要靠最后的冲刺,当然前期也要做好准备,尤其是客观题的准备,也不会占用太多的时间。

考研数学方面:

数学最好从六月起步,我当时暑假才开始,时间显得颇为紧迫,后来调整了复习策略,效率显著提升。六月时,每个人每日投入大约两小时在数学学习上就足够了,只用专注于大学教材。通读课本上的例题并理解其推导过程,这样能帮助你对知识形成初步理解和回顾。在此我想提一下李永乐和陈文灯的教材差异。李永乐的《复习全书》特别适宜初次备考者,它全面涵盖了所有必备知识点,连最细微易忽视的部分都提及。相比之下,陈文灯的教材可视为进阶版本,他的讲解更有针对性,尤其在证明题部分独树一帜。李永乐处理证明题时,会明确告诉你解题步骤,让你记忆即可;然而陈文灯不仅教你如何解题,还会解释原因,并关联到其他类型的证明题。因此,挑选参考资料时,你应该根据自身需求来决策。

考研英语方面:

备考研究生英语时,掌握词汇是基础任务。我的系统复习启动相对较迟,不过从暑假期间我就陆陆续续开始背单词。然而,遗忘是很普遍的现象,因此持续复习至关重要,同时通过阅读来积累词汇也是十分有效的方式。我当初使用的是何凯文的一本单词书,每日一章,但后期有所放松,看得少了。大部分时候,我会在手机上利用金山词霸这个应用来循环记忆已查阅的生词。这个应用能自动保存你的查询历史,并支持循环记忆功能,非常适合在闲暇时间用来温习巩固。

考研专业课方面:

概率论部分,理解基本概念是关键。事件、样本空间、概率、条件概率、独立事件、随机变量等,这些基础概念需扎实掌握。尤其是随机变量,它的分布是概率论的核心,如离散型随机变量的概率质量函数(PMF)和连续型随机变量的概率密度函数(PDF)。对各种分布,如二项分布、泊松分布、正态分布、均匀分布等,不仅要它们的公式,更要理解其性质和应用场景。

数理统计部分,要关注抽样分布、参数估计和假设检验。抽样分布的理解有助于理解参数估计的合理性;最大似然估计法和矩估计法是常用的参数估计方法,要熟练运用并理解其优缺点。在假设检验中,理解p值、临界值和拒绝域的概念,并能灵活应用t检验、Z检验、卡方检验等,是这一部分的重点。

线性代数知识在概率论与数理统计中也有重要应用,比如协方差矩阵、相关系数、主成分分析等。对矩阵运算和特征向量的理解将大大帮助你解决实际问题。

学习方法上,理论结合实践至关重要。阅读教材的,多做习题,凭实例来加深理解。利用R或Python等编程语言进行模拟实验,帮助你直观地感受概率与统计的魅力。参加讨论组或者找到学习伙伴,共同探讨难题,也是一种有效的学习方式。

复旦大学的大数据学院强调实践与理论相结合,在学习过程中,不仅要有深厚的理论基础,还要有解决实际问题的能力。在复习概率论与数理统计时,我经常尝试用所学知识去解释生活中的现象,这样既能巩固知识,也能提高应用能力。

The End