西南财经大学统计学考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》:西财统计学院统计学考研备考要点与经验

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2024-10-31 动态更新
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西南财经大学统计学考研经验与备考要点

考研政治方面:

信赖肖秀荣的政治辅导资料,你的备考之路将无比顺畅!从九月起,你可着手研读肖秀荣的《精讲精练》并搭配《1000题》。建议从较为简单的史纲入手,逐步深入到马原、毛中特和思修。初学者切勿急于求成,务必逐字逐句地仔细阅读,尽量消除对政治学习的抗拒感。每读完一个章节,紧接着做对应的《1000题》,答题时不翻书,做完后再回书中复习。做题过程中,可以在其他纸上记录,标出错题,因为这个习题集至少需重复练习2至3遍,这可能需要1到1个半月的时间。十月中旬起,你可以开始接触历年真题,并且查阅《知识点提要》,它是《精讲精练》的浓缩版,更强调需要记忆的重点。继续做《1000题》,对已错两次的题目加强标注,这一阶段预计耗时一个月。九月至十月,主要精力仍应集中在选择题上。进入十一月,《考点预测背诵版》是你的新伙伴,开始熟记主观题的答题素材。再次过一遍《1000题》,多次出错的问题要特别留意,理清易混知识点和相关时间线。同时,完成《8套》的选择题,做好错题标记,每日背诵主观题答案。《8套》的选择题会涵盖许多细节知识,有助于自我检测。别忘了浏览《形势与政策》小册子,并时刻关注肖秀荣老师的最新资料。十二月,《8套》选择题再做一次,完成《4套》,持续背诵主观题答案。值得一提的是,2017年,肖秀荣准确预测了所有政治主观题,这些都在他的《8套》和《4套》中有所体现。选择题达到40分并不困难,主观题部分尽量多写。

考研数学方面:

在大学的两个学年里,我依赖临时抱佛脚的方式应付了数学期末考试。决定考研后,我决心从头开始,购买新教材重新学习。自大三上学期起,我就投身于数学的学习,坦白说,我在一个学期里只学完了高数上册的前两章。数学对我而言,向来是一门极其棘手的科目,入门对我来说颇具挑战。有时,我需要花费将近一个晚上的时间去理解一页内容,而且几乎每页都会有我不明白的问题。课后习题对我来说更是难题,大约有80%我都无法解答。于是,我尝试改变策略,看完一章教科书后,不再做课后题,而是直接转去看对应的复习全书。然而,这个方法并未奏效,我发现每一页有一半的内容我都无法理解,整个寒假我才艰难地消化了第一章节。

我学习数学的速度很慢,尽管整天埋首其中,但由于理解难度大,进度缓慢。由于基础知识近乎空白,我调整了学习策略,从最基础的部分开始重新复习。在老师的指导下,我逐步理解了考研数学,完成了大量真题训练,才使得我的成绩从最初的30分提升到了现在的130分,足足提高了100多分。

考研英语方面:

谈起英语,心中颇多感慨。我投入了大量的时间来备考,然而结果只是尚可接受。初期,也就是大三上学期,我专注于朱伟的《恋恋有词》,还配套背诵了实体书。不过,视频课程的时间过长,颇为耗时。至今仍未看完,我觉得是否继续观看需要深思熟虑,个人感觉有些徒劳。进入中期,即大三下学期至暑假,我把重心放在了历年真题的阅读理解,从1987年开始,反复练习,近十年的题目留到最后。对待真题,我力求精细研读,搜集精彩词汇和句子并加以运用(我用一个小笔记本记录,晨读时也会以此为主)。反思失败原因,可能是过于重视量而忽视了质,未能彻底掌握真题,对某些设题陷阱的剖析不足。到了后期,也就是暑假之后,新题型和作文成为重点。新题型宜采用专题形式,集中精力去突破;至于作文,务必动手实践,尽管我曾因懒散和畏惧心理,只看不写,在考场中体验到了极大的困难。构建个人独特的作文模版也很关键,可以从市面上的作文书中汲取灵感,但要有选择性,避免被各种模板迷惑,将宝贵的时间消耗在挑选而非实践中。后期面对作文,我就像一只无头苍蝇,焦急且手忙脚乱,虽然渴望做好,却难以兼顾所有,忘记了核心的运用原则。

考研专业课方面:

理解基础概念是至关重要的。概率论涉及许多基本概念,如样本空间、事件、概率、独立性等。每个概念都有其特定的数学定义和直观解释,你需深入理解并能灵活运用。例如,理解什么是独立事件,不仅要知道它们的概率乘法规则,还要能判断两个事件是否真的独立。

掌握概率计算规则。从加法法则到乘法法则,再到全概率公式和贝叶斯定理,这些都是概率论的核心计算工具。这些公式的应用广泛,需凭大量的习题练习来熟练掌握。特别是贝叶斯定理,它是统计推断的基础,理解和运用好它对后续的学习非常有益。

再者,深入理解随机变量。离散型和连续型随机变量的分布,如二项分布、正态分布等,以及它们的期望和方差,这些都是常考点。对连续型随机变量,要熟悉标准正态分布表和累积分布函数(CDF),它们在实际问题中经常出现。

不要忽视大数定律和中心极限定理。这两个定理是概率论的基石,揭示了大量独立同分布随机变量的行为规律,对统计推断有深远影响。理解并能应用这些定理,帮你解决很多复杂的问题。

理论知识与实践结合。概率论并非孤立的纯数学,是统计学的重要部分,所以,尝试用所学去分析实际数据,比如做一些简单的假设检验或回归分析,将有助于你更好地理解概率论的实际意义。

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