苏州大学应用统计硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》:苏大数学科学学院应用统计硕士考研复习技巧与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2025年01月27日 23:26:48
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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。)








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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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苏州大学应用统计硕士考研经验与复习技巧

考研政治方面:

政治选择题占到一半,重要性不容忽视。这次考研,我在10、11月,用了一个多月的时间重点攻选择题。这些选择题都是政治模拟题的电子版。选择题基本上都是基础知识,每年变化不大,所以用去年的书也没关系。一共10来本电子书,我把其中的选择题都做了,每天1~2套。不熟悉的知识点,做完后一定要回归书本,看书里原话是怎么讲的,易混淆的和自己常错的知识点简单地背一下。第一遍背可能很痛苦,但背了一段时间后就会发现做题的质量有所提高。由于是电子版,我就把自己所有的错题都分门别类地复制粘贴到一个word文档里,以便发现自己的薄弱环节

考研数学方面:

数学我可以说没有底子,从三月份开始自己总结的解题技巧和口诀,我都做了笔记好好背下了,做练习题时写的工整一些,方便找错误,注意标记不会做的和会的做错了的,第一遍特别慢,买了660题没做,之前听说太难了就没做。后来还买了陈剑的数学高分指南,做了一遍,后期就是真题和模拟题成套的训练了,注意分析错题。核心笔记被大多数人推荐是经得起时间检验的,尽管它是2014年的,难度适中偏难,800题买了没使用,挺遗憾,陈剑的高分指南难度适中偏简单。数学也是一门性价比比较高的科目,一本书刷三遍以上的价值大于三本书每本刷一遍,买书不要贪多。

考研英语方面:

阅读部分我就不再赘述了,相信你们已经积累了大量的经验。对于翻译、完形填空和新题型,我没有特别针对性地训练。翻译方面,我只是在暑假期间边做五年真题的阅读理解边顺带练习,通常我会留到最后,在大约十分钟内迅速完成;至于完形填空,我都是在做真题的过程中顺便做的,并没有额外去专项训练;新题型方面,我发现近几年的题目相对简单,我在平时做真题时会注重总结解题技巧。对于其他类型的题目,我没有投入太多时间,仅仅用了一周的时间完成了所有真题的练习。

考研专业课方面:

对统计学这个科目,需理解其核心概念。统计学是一门研究如何收集、分析、解释和展示数据的学科,它的基础在于概率论。牢固掌握概率论的基本理论,如随机变量、期望值、方差等,是学习统计学的第一步。理解并能灵活运用抽样分布、t检验、卡方检验、F检验等基本统计推断方法也是至关重要的。

统计软件的应用同样不可忽视。R语言或者SAS、SPSS等统计软件是处理和分析大量数据的工具,熟练操作这些软件,能够帮助快速进行数据分析,提高效率。特别是在实际问题中,如假设检验、线性回归、时间序列分析等,软件的应用显得尤为重要。

再者,统计学不仅是一门理论学科,更是实践性强的学科。我建议大家多做案例分析,凭解决实际问题来加深对统计方法的理解。从公开的数据集入手,比如Kaggle平台,尝试进行数据清洗、探索性数据分析,进行建模和预测。这样不仅能提升实战能力,也能你更好地理解理论知识的实际应用。

定期复习和做题也非常重要。我通常会把一周的学习内容分成几个小模块,每天复习前一天的内容,做一些相关的习题。这样保证我对每个知识点都有深入的理解,能够及时发现和解决问题。

不要忘记参与讨论和交流。在论坛上提问,参加学习小组,或者找一位导师或同学一起探讨,这些都能从不同的角度深化你对统计学的理解。

The End