郑州大学应用统计硕士考研经验与备考技巧
考研政治方面：
首先，我从资料中掌握了关键知识点、学习策略和近期热点，重视领悟，因为很多内容一旦理解透彻，记忆就会变得容易。对于需要加强的部分，我会直接查阅书籍进行背诵。后来，我购买了《肖八》来做选择题训练，而对于主观大题，我基本没有深入研究。预测题目我大约背诵了四遍，觉得它们比教科书更便于记忆，遇到需要巩固的部分，我就回头查看课本。此时，我的选择题通常会错14或15分，有时运气好能少错到8分。对于每一道选择题，每个选项，我都确保理解其选择与否的理由，不清楚的知识点会被我详细记在笔记本上，以便多次查阅原文。进入12月，我完成了卢欣的五套卷和肖秀荣的四套卷的选择题部分，大题则主要梳理思路，没有详尽作答。我只完整地做了两套试题。由于前期扎实的基础，我在考试时并未感到太大压力。此外，许多人可能认为练习解答分析题既耗时又效果不佳，但我发现分析题其实很有趣。答题时，我会拿着铅笔，先明确题目的要求，然后有针对性地阅读材料。看到与问题相关的要点，我会用铅笔标记出来。随着标记增多，你能察觉到材料中的内在逻辑和层次。接着，我归纳这些标记信息的主要含义，并条理清晰地列出答案。开始这样做时，可能需要一一对照题目，但逐渐熟悉后，你就能找到感觉。当你的答案与标准答案相符时，那种成就感真的非常美妙。
考研数学方面：
今年的题目比较难，有点像张宇的卷子。数学重要的是基础，全书上的每个方法，题目都要尽全力掌握。我看的是张宇的高数，和李永乐的现代，还有李永乐的全书。他们的书各有所长，我把李的全书看了俩遍，张宇的高数看了三遍以上，还有李的现代也看了三遍以上。之后10月份开始做真题，每套试卷做的分数基本上130以上。然后开始张宇八套，和李的6+2，这些比较难，不必按3小时来做，有些题目也不必死抠，实在不会就看答案。这时候也每天抽一定时间看全书。然后又做了张宇的最后4套，还是很难，但是今年的考题也这水平。然后就是剩下的真题，而且每套2小时就做完了，因为好多题目已经再全书上做过，分数不是很客观。这时候就看看错题和笔记。然后考试。考试坐到大题就蒙了。好多不会的。所以避免失误很重要。这一门我是分三轮复习的，第一轮是上面说的课本，当时边看课本边做课本习题，我第一轮是从五月份劳动节上来开始正式准备考研的，到七月份中旬课本加上习题一轮结束了。全书我是一章一章扎扎实实准备的，每一个题目都要自己算，会做不行还要能做对，当时进度不快，计划是45天在九月份之前一遍过完，后来推迟了一周。在这里，我提醒大家，全书的难度略高于真题，但是真的出的很好，要想数学考出一个好成绩，全书至少得看两遍。九月份全书一遍完了之后，开始第二遍，一直到十月份中旬，这期间顺带做完了660题，660题出的题目注重概念，易错，难度不小，做完了并消化了它有利于后期冲刺。从十月份中旬之后20天，每两天一套真题，在十一月份上旬就把真题基本做完了，此后划了一周时间总结消化错题。从十一月份下旬开始做模拟题，当时模拟题难度大于真题，备受打击，不过接连几套下来也就慢慢适应了。模拟题完了之后就开始回归全书做真题，建立框架了，之后就是最后模拟两套真题考试了。上面说的时间轴我建议大家理一理，参照自己的复习计划合理安排时间，我第一轮第二轮每天大概一上午数学，后期三个小时，到了十一月份下旬，差不多就只有两个小时一点，主要是被政治占用了不少时间。总结一下，课本一遍，全书三遍，真题两遍，模拟题一遍，每一遍之后都要拿出时间来消化分析弱点。
考研英语方面：
首要任务仍是词汇积累，起初我只是草率地记了一遍单词，随后便将其搁置，转而直接投入真题的练习。然而，在我用模拟试题评估考研准备时，我发现成果并不如预期，尽管熟记了一些常考词汇，但许多基础词汇依然陌生。每年的英语考试总会包含一些未曾出现的新词，仅依赖真题来学习词汇显然是不够的，因此务必对此谨慎对待。之后，我开始认真对待单词记忆，几乎每天都从头至尾复习。阅读理解方面，没什么捷径，就是多练，每日坚持做一些篇目以保持语言感觉，并且做完后要彻底理解，明确错误所在。对于令许多人头疼的写作部分，初期我感到无从下手，主要通过背诵模板，针对不同主题的作文进行朗读和背诵，写作时则按照这些范文的框架模仿，逐渐能够独立创作。我大概每星期写一篇作文，不能偷懒。随着写的越来越多，你会发现自己竟然爱上了写作，因为脑海中积累了太多的精彩句型。那时，你的困扰可能就在于难以抉择使用哪一个最佳。到了那个阶段，你就应该开始整理属于自己的个性化模板了。
考研专业课方面：
对统计学的理解，它不仅仅是一门计算科学，更是一种数据分析和决策制定的方法论。基础概念如描述性统计（平均数、中位数、众数、方差等）和推断性统计（假设检验、置信区间、回归分析等）是学习的基石。理解并熟练运用这些概念，是统计学的基础。
在复习过程中，我将大部分时间投入到理解各种统计分布上，比如正态分布、t分布、卡方分布、F分布等，因它们在假设检验和置信区间的计算中起着关键作用。非参数检验和线性模型也是需深入理解的部分，特别是线性回归和逻辑回归的应用。
对实际问题的解决，我建议多做案例分析，凭模拟实际数据来练习统计推断和预测。例如，尝试从公开数据集中选取一个主题，构建假设，进行数据分析，这有助于提高解决问题的能力。
统计软件的使用也至关重要。R语言或Python是常用的统计分析工具，掌握其基本语法和常用库（如R的ggplot2、dplyr，Python的pandas、numpy、scipy、matplotlib等）能极大地提高效率。我会推荐大家尽早熟悉这些工具，并尝试自己动手分析数据。
我认为，定期回顾和自我测试是非常有效的学习策略。创建自有的笔记系统，整理重要公式和概念，定期进行小测验，这样不仅能巩固知识，也能帮助你在考试前查漏补缺。
