暨南大学应用统计硕士考研经验与复习注意事项
考研政治方面:
在政治理论的学习上,要想取得优于他人的成绩,无疑需要加倍的努力,因为其投入与回报是成正比的。如今已是八月,正是启动政治复习的好时机。政治的知识点表面上看似简单,然而真正掌握并运用却并不容易,这一点与记忆英语单词颇有相似之处。得益于老师的指导,我学会了运用理解性方法,减少了机械记忆的工作量。普遍来说,多项选择题是大多数人的难点,而应对之道就是不断练习,多做题目,通过反复回顾提高准确率。我自己完成了1600题集(作者已忘)和肖秀荣的1000题(这本书非常出色,包含了详细的选项解析),以及任淑芬的序列二,尽管初期正确率堪忧,但这正是必经的过程!特别是在复习的最后阶段,肖秀荣、任淑芬、徐之明等名师的最后几套模拟题,一定要买来完成并背诵。不要纠结于是否能押中题目,就像高中时的每月测验,我们从未依赖过押题,只需视作模拟考试,每多做一套,你就比他人多一分实战经验。对照答案,深究自己的错误,相信你的能力会显著提升。切勿忽视真题的演练与分析,它们才是你考试的根本所在。
考研数学方面:
从一年前的三月起,我购入了几本权威教科书:同济大学的高等数学,清华大学的线性代数教程,浙江大学的概率与统计,同时搭配相应的课后习题解答手册。我的学习策略是逐章阅读,边读边抄录关键概念和公式,还专门准备了一个本子来做课后题,遇到难题或者不理解的部分就记录在记概念的笔记本中,当然解题本和笔记本来回切换使用。这个阶段持续了约两个半月。随后,我开始了《660题》的练习,虽然没能全部完成,只做了所有选择题和一半填空题。这个阶段可能会让人感到挫败,因为错误率很高,但这是必经之路。你可能会发现自己遗忘了很多知识,不过查阅之前的笔记就能迅速恢复记忆。六月初到月底,我暂停了考研复习,专心应对学校的期末考试。七月初回到家,我购买了李永乐的《复习全书》,每天投入至少四个小时,关注概念解释和应用技巧,大约二十多天内完成了第一遍阅读——关键是深入理解和做题,有任何想法都可以在旁边做标记。八月十五日回到学校,那时我还在进行第二次高等数学的复习,而这次复习线性代数时则侧重于现代讲义的内容。在阅读课本时总结出的规律性知识可以标注在对应线代讲义的空白处,这样日后查阅更便捷。此时,由于之前课本和课后题的扎实基础,阅读全书并不吃力,尽管知识点众多,全书仍需通读。之后的复习过程中,可以重点关注并强化自己的弱点,全书中的题目也只需做标记过的部分(即错题或难题)。十月初,我开始做2002年以来的数学真题,这时老师讲解的系统方法开始体现效果,做真题的成绩从未低于110分,通常我上午做题,下午核对答案。十一月初,我开始做400题,每日一整套,同样上午做,下午对答案,这个阶段更能暴露我的薄弱点。十天之内我就完成了,得益于之前的真题训练,这个过程非常高效,对于思路清晰的题目只需看答案思路,大题尽量亲自计算。至此,在课本、全书、660题和400题的积累下,我已经具备了较快的解题速度,当然保证准确性至关重要。接下来的二十天,我对《660题》上的错题进行了整理,大概用了十几页双栏A4纸。这个过程依然繁琐,主要是整理思路和反复记忆知识点,最后阶段只需要回顾这些错题。最后两天,我做了近几年的真题,感觉很简单,估计得分能在145分以上。然而这并非最终考试结果,因此还需保持冷静。真正进入考场时,你会发现考试中的解题感受和平时完全不同,速度会大幅下降,所以在平时就必须提高解题速度,归根结底就是要牢固掌握知识。
考研英语方面:
英语是我的强敌,因为我没有学习英语的天赋,可以说对英语并不敏感。我从4月份左右就开始准备英语,因为我觉得英语对于我来说是个持久战。大概分三个阶段:第一阶段(4—6月份),侧重点是背单词,这是基础也是最重要的,可以说它贯穿了我们考研的始终。单词书用一本就可以,我用的是红宝书,那本厚的大概背写了3遍,之后一直用的是那本薄薄的小本,一直背,每天都在背单词。刚开始可能比较慢,大概保证一天两个小时的单词背诵,这时可以结合着96年之前的真题练手,注意一定要重视真题,珍惜真题,也可以偶尔做作黄皮书的阅读多少篇,对错不要太在意,多积累单词。每天保证至少两篇的阅读理解。第二阶段(6—10月份),这一阶段单词差不多记完了,所以要侧重阅读理解,但是单词还是每天都要背,需要40分钟左右。最好保证每天下午做一套真题,一定要认真分析真题,每一个单词都不可落了,还有里面的长短句都要搞懂,如果有精力,背诵几篇经典的真题阅读就更好了。其实这一阶段已经在提升你的翻译能力了。第三阶段(11——12月份):每天大概20分钟熟悉一下单词,每个星期做一两套真题就可以了,要把握时间。到最后时间紧张,每天可以只写一两篇阅读就可以了。另外练习一下完型、翻译、新题型,还有自己把热点话题练习一下写作,可以找同学互改一下,也可以背诵几篇范文,然后形成一篇自己的模板作文会更好。
考研专业课方面:
基础概念是核心。统计学是一门建立在数学基础上的应用科学,所以对基本的数学知识,如概率论、线性代数等要有扎实的理解。掌握好这些基础,更好地理解和运用统计模型。例如,要明白什么是均值、方差、标准差,知道如何计算,以及它们在数据分析中的作用。
理论与实践并重。统计学不仅仅是理论知识的堆砌,更是解决实际问题的工具。你需凭做题、模拟实验来提升自有的应用能力。对每一个统计方法,比如t检验、卡方检验、回归分析等,不仅要知其然,更要知其所以然。理解其背后的假设条件,熟悉其计算过程,多做案例分析,将理论知识转化为解决问题的能力。
再者,数据分析软件的使用也非常重要。R语言或Python是统计学常用的编程语言,学会使用它们进行数据处理和建模能大大提高效率。SPSS这样的图形用户界面软件也是很好的辅助工具,尤其适合初学者快速上手。
,阅读经典教材和研究论文。例如,"Introduction to Statistical Learning" 和 "The Elements of Statistical Learning" 是两本非常经典的教科书,深入浅出地讲解了统计学的基本原理和最新发展。阅读最新的研究论文,则帮助你了解统计学的前沿动态,提升学术视野。
定期复习和自我测试。统计学的知识点繁多且相互关联,定期回顾和做题是巩固记忆的有效方式。尝试做一些历年的考研真题,这不仅能够检测学习进度,还能你适应考试的节奏和难度。