上海财经大学应用统计硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-上财统计与管理学院应用统计硕士考研备考方法与经验

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2025-03-19 动态更新
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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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上海财经大学应用统计硕士考研经验与备考方法

考研政治方面:

起初购买了大纲,简略地浏览一遍便耗到了9月底,这时我才开始边听课边记笔记,清晨也会抽空翻阅。大纲初次阅读无需过于细致,毕竟耗时颇多,主要是重温高中知识并初步理解。记得笔记越积越多,压力也随之增加,但到了9月底,大纲看完并配合着做了1000题后,解题速度提升,紧张感也减轻了。一开始不必急于求成,多数人都在同一时期起步,关键是要每天都专注地学习。1000题从10月开始做,单选与多选同时进行。11月则专注于回顾1000题的错误题目,并提炼出关键知识点。至于《精讲精练》,我没有全部看完,因为它太厚重,且公共课程的要求并不算太高。接下来是八套卷和四套卷。我只做了八套卷的选择题,由于时间紧迫,大题部分就未涉及。四套卷我留到最后两周才动手,考试前四天才开始背诵大题,直到考前一天,我才勉强背完一套半,真是背到泪水涟涟。第一轮背诵结束已近晚上11点,再过一轮已是午夜12点。我的心理承受能力较强,如果你易感到焦虑,建议提前准备。

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:

英语大家要有信心,跟原来水平关系不大,暑假前在背单词,暑假后开始翻译真题,每一篇一个字一个字写下来的,最后我们把94到13的阅读和翻译全部翻译了,写完了两个本==把难句,不会的单词全部摘抄了下来,后来的背单词一直在背摘抄下的。翻译千万不能嘴上翻译,很多看着懂,写的时候就卡壳了,因为大部分单词考察的不是常用意思。作文最后两个月开始背的,重点不是背会,而是一定要默写,非常流畅的默写,不要背那种长难句特别多的,而要背句式单词都很普通的文章,我也就背了十篇而已,考场上写的就很顺了。最后说下做题顺序,我习惯先写作文(开始思路清晰),再阅读,然后新题型,然后翻译,最后完型(实在拉不开分呀!)。

考研专业课方面:

对统计学的理解,它不仅仅是数字的游戏,更是逻辑和推理的艺术。需理解并掌握各种统计概念,如描述性统计、概率理论、假设检验、回归分析等。这些都是基础,也是考试的重点。特别是对假设检验,你需明白其背后的逻辑,如何设定零假设和备择假设,以及如何选合适的检验统计量和显著性水平。

实践操作能力同样重要。通常会使用R或SPSS这样的软件进行数据分析,熟悉这些工具的操作是必须的。不仅要能读懂输出结果,更要能按实际情况选合适的方法进行建模和预测。例如,在处理分类数据时,你可能需了解逻辑回归;在处理时间序列数据时,ARIMA模型可能是首选。

再者,统计学离不开数学。线性代数、微积分和概率论是它的三大支柱,深入理解这些基础知识会对学习统计学大有裨益。尤其是矩阵运算和概率分布的理解,它们是理解高级统计方法的基础。

案例分析是提升理解的好方法。凭解决实际问题,你更好地将理论知识应用到实践中,也能锻炼逻辑思维和问题解决能力。在复习过程中,我会找一些真实的案例来练习,如经济、金融或者社会科学中的数据,这样既能增加兴趣,又能提高实战技能。

持续的复习和练习是关键。统计学的知识点繁多且相互关联,定期回顾和做题巩固记忆,防止遗忘。不要害怕犯错误,因错误往往是最好的老师,它帮助找到知识的盲点。

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