中国科学院大学应用统计考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》:中科院(国科大)数学科学学院应用统计考研心得重点与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2025年01月29日 17:57:33
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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。)








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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中国科学院大学应用统计考研经验与心得重点

考研政治方面:

在政治学习方面,参加课程是必要的,特别是有导师指导会更有帮助。强烈建议将复习班安排到十一假期期间,这样当专业课程让你感到疲惫时,转而看看政治内容可以起到舒缓作用。最后阶段,记得关注二十天二十题、肖四和任四,这些都是必看的资料。对于政治答题,一定要尽可能填满答案,这是文科生的基本素养。同时,报名冲刺班和点睛班也是有益的,因为专家的指导往往能提供宝贵见解。对于非马克思主义理论的部分,我个人推崇肖秀荣的观点。关于书籍,我推荐以下几本:1. 1000题(虽然我没怎么做,但还是买了以求心安);2. 核心知识点提要(这本书我几乎翻到破烂);3. 背诵版(我稍微背了一些,内容与8套卷有些重叠,同样翻得非常熟);4. 8套卷(做错的选择题需要记住,大题则提炼成要点,大约一百来字要背诵)。

考研数学方面:

从2000年起,你就可以开始练习真题,同时考虑购买一些配套的模拟试题,比如李永乐或张宇的资料。我当时的安排是每天交替做真题和模拟题,完成之后仔细校对答案,遇到不懂的概念立即查阅教材。我认为这种做法很有效,而且多做一些有挑战性的模拟题是有益的。因此,在研读课本时,不必过于纠结于难题,因为后续会有更丰富且更具挑战性的题目等着你。如果时间允许,你可以再次阅读全书。我自己开始做真题的时间较晚,没有余裕去第三次通读全书,但幸运的是,之前的复习基础打得还算牢固。

考研英语方面:

学好英语的根本至关重要!只有根基稳固,阅读和翻译才能游刃有余!技巧固然重要,但绝不能喧宾夺主。我在英语水平提高最显著的时期,是从七月至十月初,这期间我专注于研习英语真题阅读,并从中学习词汇,解析语句,把握文章的思路布局。每个单词都要进行拓展思考,运用关联记忆法,包括同义词、形似词和反义词的联想,以此来丰富词汇库。接着逐句翻译,特别是那些复杂难懂的句子,需要反复尝试,切忌投机取巧的心态。若能做到对文章中的每个单词了如指掌,每个句子都能准确翻译,还能清晰理解文章的主线,那么英语的学习还会有什么障碍吗?

考研专业课方面:

基础理论是统计学的基石。你需理解并掌握概率论的基本概念,如随机变量、期望、方差、分布函数等。这些知识不仅会在课堂上被频繁提及,也会在解决实际问题时起到关键作用。对这些理论,我建议多做练习题,凭实例来加深理解。

统计推断是统计学的核心部分。参数估计和假设检验是这一部分的重点。你需熟悉各种估计方法(如矩估计、极大似然估计)和检验方法(如t检验、卡方检验)。这部分理论性较强,理解每个步骤背后的逻辑至关重要。要熟练运用这些方法,大量的实践必不可少。

再者,线性回归和多元统计分析是另一个重要的学习领域。理解模型构建的原则,比如最小二乘法,以及如何解释和评估模型的结果,这些都是必备技能。对多元统计,矩阵代数的理解是必要的,因很多方法都是基于矩阵运算的。

非参数统计和时间序列分析也是需关注的部分。虽然它们可能不如前几部分常见,但在特定的研究场景下,它们能提供非常有用的工具。非参数统计不依赖于数据的具体分布,时间序列则用于处理有序数据,理解其动态变化模式。

在学习过程中,除了教材,参考书籍和在线资源也是非常好的辅助工具。例如,Kruskal的非参数方法或Box-Jenkins的时间序列分析,都是深入研究的好资料。编程语言R和Python在统计学中的应用越来越广泛,掌握其中一种极大地提高数据分析效率。

The End