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复习知识重点与经验
考研资深辅导
2025年02月03日 22:15:48
中国人民大学应用统计硕士考研经验与复习知识重点
考研政治方面：
如果要记忆，我会极力推荐《风中劲草》一书，它被众多学子视为宝典。初看可能觉得没什么特别，但对那些已做过多套试题的人来说，他们会明白书中每个关键点几乎都能对应到考题的答案，因为它已经将重要信息精炼出来。相比起其他资料，比如肖爷爷的书籍，它显得更为高效。仔细研读你会发现，许多知识点下的细分点往往就是多项选择题的考点，可惜能察觉这一点的人并不多。因此，构建思维框架至关重要，做完题目后回顾《风中劲草》的相关章节，你会惊叹其精妙之处！
考研数学方面：
数学教材是高数教材同济第六版，线代同济第五版，概率论浙大第四版。我是按照高数线代概率论复习的，先看课本然后做课后题。从三月份到六月底都是看教材做课后题。七八月份一直九月上旬才把这三本书写完。九月中旬开始做张宇1000题，这个1000题真的是做的很崩溃，题还是蛮难的，而且量大，一直做到十一结束。有些人做题不会就直接看答案，但是我不是，我给自己规定一天要做50道题，然后就开始做，不会就放那，最后统一对答案。1000题是真的从头至尾认认真真做了一遍，把不会的做错的圈起来，第二遍只看这些圈起的，第二遍还是做错不会就写到错题本上。十一过后就开始做真题，还是张宇的，真题大全解，好像是从1987年开始的。其实从1987到2004年题目还是很简单的，我是一天做一套，结果我做了一个月，大概是真题做完十一月快中旬了。后来我问别人发现他们在10月份已经把真题做完了，所以你们2004年之前的完全可以一天做两套题。然后就做张宇八套卷张宇四套卷，八套卷四套卷很难，我基本上要花4到5个小时做一套卷，有时候分两天做，中间还夹杂做了几套叶盛标的卷子，然后还整了错题，这个做的时间蛮长的，好像是一直到12月10号。然后做合工大5套卷，后面基本是两天一套数学卷，合工大做完已经12月21号22号了。到最后不要因为要背政治而忽略了数学，每天至少2个小时做数学题。我就考研的前一天没有写数学，因为第二天是考政治和英语，在狂背政治。考数学的前一天晚上我还做了一套卷子是挑着做的，结果就做到一道和第二天考的数学很像的一道题，不过我做的那道题比考研的那道题要简单。数学是需要扎扎实实的一道一道做出来的。我数学写了整整4本笔记，这个笔记真的是我的心肝宝贝，基本上做每一道题，它的做题的思路还有各种要用的公式，笔记里都有，那四本笔记真的是一直看到考试前。
考研英语方面：
对于词汇记忆，有许多策略可供选择。我当初参考了一套网络上颇受欢迎的“17天攻克GRE”计划，虽然它出自一本书，但实际上除了每日单词学习表外，其他内容并不那么必要——你只需从网上找到这个单词日历并下载。这份资料包含两个版本的日程，一个紧凑型，一个轻松型。其依据是1、2、4、7、14天的复习间隔法则。若遵循紧凑版，你会发现自己在学习过程中几乎没有空余时间去处理其他事务。我个人选择了轻松版的日程，大约到中期时，每天需投入约三小时来记单词。持之以恒后，我发现原本陌生的词汇在实战阅读中变得极其熟悉，解题也更加自如。
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。