清华大学应用统计硕士考研经验与备考要点
考研政治方面：
十一月：进入第三次阅读教材的阶段，或者可以选择研读肖老师精简版的教材。此时应专注于关键点。开始第二轮的1000题，全部重做，因为初次做对的部分可能含有运气成分，这次是为了确保理解无误。时事政治资料逐渐发布，每日需规划时间来学习。
十二月：利用前半个月重温1000题中的错误题目，并再次查阅教材以巩固知识。每天解决一套八套题，努力掌握每个细节，特别是选择题，每一题都至关重要。八套题的大题部分可略过。对于历年真题，除了最后几题完全基于时政外，其他题目也可能会与时政相关。下半月，当20天20题和最后四套题面世后，主要任务就是背诵，无论是大题还是选择题，熟记于心是关键。确实，这个阶段才需要大量背诵，因此全力以赴是非常必要的，持续到考试前一天都不放松。
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：
从3月左右开始进入正式的复习阶段，首当其冲的任务是记忆单词。由于我在词汇方面的表现平平，关于此部分的经验我就不再赘述。完成一轮单词学习后，我便投身于阅读理解的训练中，使用的资料是黄皮书，包含约68篇文章。关键在于培养语感；起初，我会逐个查找不认识的单词，但后来意识到这并非最佳策略。阅读理解要求全局理解，即使不能完全读懂，也能解答题目。到了暑期，我开始接触历年真题，尤其是2005年以后的，这些更具参考价值，因其风格与近十年的考试更为接近。务必按计划进行，即时分析（包括选项、单词、复杂句子和文章结构）。整个过程可能要持续到11月左右。之后我又进行了第二轮，因为英语知识若不及时温习，容易遗忘。在初期，我挑选了一些真题范文来背诵，不必贪多，但一定要熟练，连标点符号都不能出错，考场上的时间可不容许反复查看。接下来就是构建个人的写作模板。网络上的模板可以作为参考，但不能原封不动地抄写。需要替换其中的句子和单词，使用自己已经牢记于心的表达，让它成为独一无二的模板。我当时为大作文准备了四个模板，足以应对各种情况，事实证明这是有效的策略。
考研专业课方面：
统计学的核心在于理解和掌握数据的收集、整理、分析和解释。对初学者，理解基础概念至关重要，比如变量、样本、总体、概率分布等。这些基本概念是构建统计理论的基础，需扎实掌握。要熟练运用描述性统计量，如均值、中位数、方差等来描绘数据特性。
统计推断是统计学的另一大块，主要包括参数估计和假设检验。这部分需深入理解点估计与区间估计的区别，以及t-检验、Z-检验、卡方检验和F-检验的应用场景。实践中，要学会按数据性质选合适的统计方法，并能正确计算并解读结果。
再者，线性回归是统计学中的重要工具，不仅用于预测，还能帮助理解变量间的关系。理解回归模型的基本假设，如何构建模型，解读系数的意义，以及如何进行模型诊断，都是必备技能。多元回归和逻辑回归也是需关注的重点。
在学习过程中，实践是提升理解的关键。凭实际案例或模拟数据进行练习，更好地理解和运用统计方法。R或Python等编程语言是强大的统计工具，学习使用它们进行数据分析，将使统计学习更上一层楼。
统计学是一门结合理论与应用的学科，阅读论文，了解最新的研究动态也十分必要。这不仅能帮你深化对统计原理的理解，也能你了解到统计在各个领域中的实际应用。
我要强调的是，统计学的学习并非一蹴就，它需时间和耐心。遇到难题时，不要害怕挑战，是要积极寻找解决办法，多思考，多讨论，这样你真正地理解和掌握统计学的精髓。
