中国海洋大学应用统计硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-中国海大数学科学学院应用统计硕士考研心得重点与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2025年02月21日 12:06:14
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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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中国海洋大学应用统计硕士考研经验与心得重点

考研政治方面:

我从15年红宝书发行后才启动政治复习,时间有限,复习力度随着记忆任务的加重而逐步增强。主要参考资料为1000题配合红宝书,预测卷选择了肖4和蒋5,虽然也购买了风中劲草,但由于时间紧迫,未能充分利用。这里有个真心建议:千万不要完全依赖最后的预测卷!尽管肖4、蒋5等备受推崇,做题和背诵固然重要,但理解和消化知识点才是关键。

考研数学方面:

在整合阶段,我借助真实试题来仿照实际考试进行模拟,并深入剖析和探究这些题目。首先,我以极高的专注度完成了全套真题,随后针对特定主题进行了深度研究,涉及内容包括中值定理的运用、随机变量函数的分布特性以及线性代数中的参数讨论等。

考研英语方面:

在夏季的炎热时光里,《黄皮书》的第一轮阅读部分已被我悉数完成,唯独留下了往年的真题以供考前模拟。九月来临,我进行了第二轮的研习,进而开始深入钻研文章,剖析出题者的思路。切记,那有限的几套真题并不需要反反复复做七八遍,两次足矣,到那时,不用看文章你都能选出正确答案。对于翻译和完形填空,我认为无需投入过多的时间,因为大量的阅读将在此类题目中显现出其价值。至于新题型,它同样侧重于检测你的阅读理解能力。书中的长难句解析我从未涉足,因为我对拆解句子结构感到头疼,同时我也一直质疑这样做是否真的有助于提升文章理解(这只是我的个人感受)。此外,答题时应选择合适的时间,模拟真实的考试环境,从头至尾一气呵成。

考研专业课方面:

对统计学的基础知识,必须牢牢掌握概率论的基本概念,如随机变量、分布函数、期望、方差等。这些都是构建统计模型的基础。理解并能灵活运用中心极限定理、大数定律,这是理解和解释统计推断的核心。深入研究参数估计和假设检验,如矩估计、极大似然估计、t检验、卡方检验等,这些是进行数据分析时的常用工具。

线性回归分析是统计学中的重要部分,需熟悉多元线性回归模型的建立、诊断和改进过程,包括残差分析、多重共线性处理、异方差性和自相关性的检查。非参数统计、时间序列分析、贝叶斯统计等内容也是考试的重点,它们在处理特定类型的数据或问题时有独特的优势。

在学习过程中,理论与实践相结合至关重要。除了课本知识,还需凭R、Python等编程语言进行数据操作和模型构建,提升实际分析能力。海大的图书馆资源丰富,各种统计软件教程和案例分析书籍都能帮助深化理解。

再者,参与课程项目、科研实践或者模拟实验,将理论应用于实际问题中,提高实战技能。例如,尝试用所学知识分析公开数据集,或者参加数据分析比赛,这些都能使在实践中不断巩固和提升。

定期复习和自我测试是保持知识鲜活的关键。凭做历年试题和模拟题,了解考试的出题风格和难度,找出自有的弱点,及时弥补。

The End