复旦大学应用统计硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》:复旦上海数学中心应用统计硕士考研备考指南与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2025年02月07日 22:41:01
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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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复旦大学应用统计硕士考研经验与备考指南

考研政治方面:

对于理科生来说,政治学习无疑是一大挑战,但只要有恰当的方法,也能在政治考试中游刃有余。首要原则是,我们要理智看待市场上的各种预测参考资料,即使像著名教育家肖秀荣教授这样的大咖,今年也只能命中半道题目,引来众多学生的惊叹。因此,我们必须明确,官方发布的教材——“红宝书”,才是最可靠的依据。我们不能随波逐流,盲目追从,深入理解大纲是备考的关键步骤,没有速成之法。通常,大纲需要阅读至少三次,并通过做题来巩固理解。特别是历年的真实试题,尤其是主观题部分,至关重要。每道题背后都有其固定的出题模式,我们需要把握阅卷教师的评分要点,学会使用规范的语言作答。遵循这种方法学习,到考试时面对考研题目就会感到轻松许多,不再过度依赖猜测考题。目前命题小组对此非常重视,未来的预测准确率只会下降不会上升,因此提升独立答题的能力,沉着应对考研政治显得尤为必要。

考研数学方面:

我投入最多时间和精力的学科非数学莫属。大约在3月左右,我开始研读教材,包括同济大学出版的《高等数学(上下册)》、《线性代数》,以及浙江大学的《概率论与数理统计》。我的一个小建议是在阅读之前明确你需要关注的特定章节,并做好标记,以免盲目地一头扎入学习。如果你的大学数学基础相对较弱,我推荐你首先自主阅读教材,这样可以先熟悉基本概念。此外,我也购买了张宇的《高数十八讲》、《线代九讲》、《概率论九讲》,以及历年考研真题解析和模拟试题集。不过,我想说,贪多无益,关键是要深入理解和消化。我觉得只要彻底掌握课本知识,详细记录视频课程的笔记,并反复认真地做几遍历年真题,就能取得显著的进步。

考研英语方面:

汉语:重视词汇根基,透彻理解文章,揣摩作者的思想、情感、主旨和细枝末节。此外,掌握一些策略(尤其是新题型)至关重要。关于写作,有人认为只需在考研前一个月临时抱佛脚,但我并不认同。写作需要培养语感,这不是短期内能速成的。刚开始接触写作时,往往无从下笔,必须通过持续练习和背诵来提升,光是背诵是远远不够的!你可以从十月份开始逐渐关注写作,逐步培养那种感觉。我个人使用的是张剑的书,质量相当不错。

考研专业课方面:

理解和掌握基础概念是关键。统计学的基础包括概率论、随机变量、分布函数、期望与方差等。这些基础知识如同大厦的地基,必须要稳固。我会花大量时间去阅读教材,理解每个定义,并凭做大量的习题来巩固。对每个概念,我都尽量去思考它的实际应用场景,这样能帮助我更好地理解并记忆。

深入学习统计推断。这部分内容包括参数估计、假设检验等,需对中心极限定理有深刻的理解。我在学习时,会尝试从不同的角度去思考问题,比如为什么要进行参数估计,如何选最佳估计量,如何设计合理的假设检验等。我还特别重视动手实践,凭R或Python语言进行模拟实验,这我更直观地理解了统计推断的过程。

再者,统计模型的应用不容忽视。例如线性回归、逻辑回归、时间序列分析等,这些都是实际工作中常用的工具。我建议大家不仅要学会建立模型,还要懂得如何解读和评估模型的性能。在此过程中,数据分析项目的经验非常重要,它能你真正体会到统计学的力量。

统计软件的熟练使用也是必不可少的。无论是R还是SAS,都要能够熟练运用,因它们在处理大数据和复杂模型时有无可替代的优势。我常常会在解决具体问题中学习和提升我的编程技能。

The End