上海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》-上财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28日 07:13:22
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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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上海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:

我是理科生从文,提起政治就头痛,可是还是那句话,你要是发挥失常会被拖下很多分的,所以我也只能咬牙啃政治,我基本上是从8月份开始准备政治的,其实个人建议在当年的红宝书出来前,还是要把肖的1000题中的马哲部分结合以往的大纲解析做妥了。我后来1000题就只是过了一边没有再回顾错题,但是政治的客观题其实在做踏实1000题之后应该就是能做到多选错在3个以内了。得客观题者得天下,目标是考试前你做的模拟题的客观题单选多选最多只能各错两个。 我最惆怅的主观题,因为总觉着理科生出生不会编句子,不会就写不出东西了,不过老师给讲了很多的解题技巧,还有答题的套路,而且到后来一个月狂背的时候买了20天20题还有肖4,基本就下笔如有神了。 时政。政治基本上我都是买的肖的系列。

考研数学方面:

我选择了所有正确答案,但填空题有一处失误,大题虽然全部掌握,却常常在计算上出错。近三个月我一直专注于数学,然而由于天生的数学短板,精确度始终难以提升。我认为问题在于练习不足,后来增加题量后才有改善。对于数学,我发现构建框架并归纳题型十分关键。大部分大题都能在我整理的题型范围内找到解决策略。我重做了两次复习指南,也做了两遍历年真题,这些都以真题为基准进行总结。获取高分的窍门是将时间集中在经常出现的题目上,必须突出重点,并深入理解。区分重点与非重点的标准仍是真题。相比高中数学,考研数学涵盖的知识点更广泛,复习时间却有限,无法全面深入。我推荐使用陈文灯的复习指南,条理清晰,题目精炼,能让你有多次复习的机会。至于真题集,我建议用李永乐的。多做题,多思考,多联系,多记忆,这是我的经验。

考研英语方面:

由于我考四六级一直没有背过单词,单词量极其的有限,所以英语必须从单词开始下手。从八月底开始背单词,用的红宝书。每天一上午,背了整整一个月。好记性不如烂笔头,这句话有一定的道理。为了背单词,把红宝书抄了一遍。每个单词后面释义的句子也都选择性的抄了一遍,当然主要是意思不太熟的单词。红宝书的还有一张盘,上面有每个单词的读音。我放到了mp3里面,平时走路上听。背完单词也会跟着mp3来默写一遍。单词也不是一次性可以搞定,前面背了的过好些天就忘了,到后来刷物化有机题刷累了可以随便翻一翻,加深印象。单词基本熟悉以后,做阅读题就方便很多。

考研专业课方面:

理解基础概念至关重要。统计学是一门理论与实践并重的学科,它涉及到概率论、抽样分布、假设检验、回归分析等核心知识点。你需清晰地理解每一个概念,比如随机变量、期望、方差、t分布、卡方分布等,这是后续深入学习的基础。要注重理解和运用统计推断的基本原理,如大数定律和中心极限定理,这些是解决实际问题的关键工具。

掌握计算技巧。统计学中的计算部分往往需较高的计算能力,例如计算联合分布、边缘分布、条件分布,或者进行假设检验时的p值计算等。对这些,我建议多做题,凭大量的练习来熟练掌握。利用计算器或统计软件(如R、SPSS)辅助计算也是十分必要的,但切记不能完全依赖,基础的计算能力仍然需保持。

再者,理论与实践结合。统计学不仅仅是公式和理论,更重要的是如何将这些知识应用于实际问题中。例如,线性回归分析时,不仅要了解最小二乘法的原理,还要学会解读和解释模型的结果。我经常寻找真实数据集进行实战训练,这不仅加深了我对统计方法的理解,也提高了我的数据分析能力。

阅读和理解统计数据。统计学的核心在于从数据中提取信息,理解和解读统计报告的能力同样重要。你需学习如何评估数据质量,理解图表和统计指标的含义,并能按结果做出合理的判断和决策。

The End