深圳大学应用统计硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-深大数学与统计学院应用统计硕士考研备考要点与经验
考研资深辅导
2025年03月01日 21:22:54
深圳大学应用统计硕士考研经验与备考要点
考研政治方面：
政治选择题占据了半壁江山，其重要性显而易见。在备考期间，特别是在10月至11月间，我集中精力一个多月专攻这部分。我使用的是电子版的政治模拟试题集来练习。这些选择题主要涵盖基础知识点，年复一年的变化并不大，因此使用往年的资料也并无妨。总计大约十本电子书籍，我将所有涉及的选择题悉数完成，每日坚持练习1至2套。对于不熟悉或困惑的知识点，我会在完成后查阅课本，查看原文的阐述，同时，针对那些易混淆及个人常犯错误的知识点，我会简要地进行记忆。初次背诵可能会感到困难，但随着时间推移，我发现解题能力明显提升。由于是电子格式，我可以方便地把所有做错的题目分类复制到一个Word文档中，以此来识别并改进自己的弱点。
考研数学方面：
我数学很好，正是觉得自己数学好，而且又是工科的，往年数学三考得又不难，所以就没太把数学放在心上。我连复习全书都没买，就买了本真题。书都是用的本科的课本，知识点都一样，然后，我把课本上的知识点过了两遍,感觉都掌握住了，就开始做真题。做真题也没太在意，有些由于失误做错了，觉得没什么，到正式考试认真些就没问题了，真是作死。谁知道，今年题目比往年难一些，时间不太够用，计算量又大，没时间检查，勉勉强强做完了，就匆匆忙忙交卷了。当时还感觉能考130差不多。后来对答案，发现好多错的，不仅我错了好多，网上答案也错了好多。网上答案有错的能看出来，然后，我想想我自己的答案，发现我的也错了。我初试要是再多错一个选择题，我就跪了，进不了复试何谈逆袭，我真是无颜面对江东父老了，我还是放弃了保研的，结果连考研都考不上……后来准备复试的时候我也特后悔，总觉得当初数学上多用点心，再多考十几分我复试就比较有利了。
考研英语方面：
英语来说，首先单词是基础，背单词是每天都必须完成的任务，直到考研前一天。我刚开始接触考研单词时，只觉得又多又杂，背了以后似乎没有效果，转眼就忘掉。后来听过一次考研英语讲座后，我开始按照记忆曲线来记单词。每天看100个，在上面标注重复的日期，以第一天算起，第3天、5天、7天、15天、30天都翻阅一次，按照日期来重复该重复的内容。开始时我是以看为主，之后越来越熟悉之后，就用卡片遮住中文部分，自己回忆单词的意思，如果暂时想不起来就立刻看中文翻译，加深印象。这种方法开始时效果不显著，但在后期会越来越好，同时也有个弊端，重复的日期有时会重合在同一天，也就是有时一天要看的单词量特别大，我也苦恼过，但还是坚持了下来。单词之外最重要的是真题，真题之中最重要的是阅读，“得阅读者得天下”，这句话说得特别正确。就英语来说，除了背单词，一战时我整个暑假的时间都花在了翻译真题中的阅读文章上，从97年到08年，每天下午翻译两篇，并工整地写下来。这不仅训练了阅读，同时也练了翻译。二战时因为已经很熟悉真题，我开始看张剑的英语阅读提高篇，将不懂的单词和词组划出来，分析其中的长难句，并且重复看，一段时间后单词量和句子的理解都有提高。将真题中的每一个单词、词组、长难句弄懂后，我将重心放在分析阅读题目的设置上，给每一个题目分类，在文章中划出与正确选项相关的句子，理清考点在哪。同时对错误选项也进行分析，弄清是张冠李戴、误解文意还是别的什么惯用的设置手段。如果真的分析通透了，拿到题目就能看出错误选项是哪几个，因为考研英语出题的干扰手段重复率特别高，这是我后面慢慢领悟到的。新题型我主要是做张剑的那本书，用铅笔做，考研前两个月开始，全部做完之后再擦掉重做。作文的话也是上考场前两个月开始训练，每天下午写一篇，逐渐归纳自己的模板。
考研专业课方面：
理解统计学的基本概念至关重要。统计学不仅仅是关于数字的游戏，更是理解和解释数据的艺术。你需掌握描述性统计，包括平均数、中位数、众数、标准差等基本度量，以及如何使用它们来描绘数据的分布特征。理解概率论基础，如条件概率、独立事件、贝叶斯定理，这些都是后续深入学习统计推断的基础。
统计推断是统计学的核心部分。它涉及到样本与总体的关系，抽样分布的理解，以及参数估计和假设检验。在这里，中心极限定理和t-分布、卡方分布、F分布的应用需熟练掌握。对参数估计，理解点估计和区间估计的区别，以及最优化方法如矩估计和最大似然估计，都是考试的重点。
再者，回归分析和相关性研究也是必不可少的部分。线性回归模型、多元回归、逻辑回归等模型的构建和解析，以及如何解读模型结果，都需深入理解并能够灵活运用。时间序列分析和预测也是考试的新趋势，了解ARIMA模型、季节性调整等知识会很有帮助。
在学习方法上，理论与实践相结合是最有效的。不仅要理解公式背后的原理，更要凭大量的练习题来巩固和提升。深圳大学的试题往往注重实际问题的解决，所以，利用真实数据进行案例分析，不仅能提高解题能力，也能培养你对统计学的实际应用感。
，参与讨论和小组学习也很有帮助。你从他人的观点中获得新的启示，也凭解释和教导他人来深化自有的理解。在线资源如Kaggle、Coursera等平台提供了丰富的实战项目和课程，作为自学的辅助工具。