西安电子科技大学应用统计硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》:西电数学与统计学院硕士应用统计硕士考研备考知识重点与经验

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2024-11-30 动态更新
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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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西安电子科技大学应用统计硕士考研经验与备考知识重点

考研政治方面:

我对政治领域既不了解,也感到相当排斥。所以尽管我在十月份初期就开始接触政治学习,却始终无法投入,也无法持之以恒。分享一下我的经历,当你拿到政治参考资料,比如《风中劲草》或大纲时,可以立即启动复习,但初期只需熟悉内容,无需急于背诵。毕竟这段时间内,各个学科的压力都较大,应优先分配时间给其他科目,每天半小时到一小时的政治学习就足够了。到了十一月,肖秀荣的八套卷等材料会陆续面世,这时你可以完成其选择题,并尝试理解和记忆。进入十二月,肖四会出现,这时候你对其他科目的掌握应该更熟练,可以把更多的时间用于背诵肖四的选择题及所有大题,确保考试时能有充足的话语来回答问题。今年有人批评肖秀荣押题不准确,但我认为主要可能是选择题部分,而大题的质量还是很高的。特别是对于担忧答题无从下手的理科生而言,熟记肖四的大题是个很实用的策略。

考研数学方面:

从四月直至暑假,主要任务是研读教材。我们要对同济大学第六版的高等数学和线性代数按照考研要求进行梳理,确保理解和牢记所有关键的概念、定理及公式。课后的习题无需全部完成,挑一些当初老师指定的题目来做就足够了。进入暑假后,我会开始阅读二李的《复习全书》,这是一本不容错过的权威书籍,至少需要通读三遍。初次阅读可能会觉得难度较大,这是正常现象,标记难点,待第二次阅读时解决,大约需要一个月的时间。然而,《复习全书》只需关注高等数学部分,对于线性代数,推荐李永乐老师的《线代讲义》。在十一月中旬以前,需完成《全书》的复习,并着手进行历年真题的训练。真题是最具价值的参考资料,至少要重复两次,特别是最近五年内的题目,建议做三次。至于模拟试题,可挑选一部分进行练习,我发现市场上大多数模拟题的质量难以与真题相媲美。

考研英语方面:

由于我的英语底子较牢固,所以我没有在英语学习上投入过多的时间,主要就是认真完成了两轮英语真题练习,并标记出不熟悉的词汇,然后精心整理成单词本,集中精力去记忆那些生词。这种方式既提升了效率,又确保了对词汇的有效掌握。不过,这种方法适用于英语基础较好的人。对于基础较为薄弱的人来说,需要更努力地背单词,挑选合适的词汇书籍,每天坚持记忆一些,最好尽早开始,避免拖延,这样的备考状态能提高学习效率。最后推荐两本英语学习的好书,分别是何凯文的英语阅读和王江涛的英语作文,毕竟考研英语的核心就是阅读和写作。

考研专业课方面:

对基础概念的理解至关重要。统计学是一门理论与实践并重的学科,它涉及到大量的概率论知识,如随机变量、期望、方差等。这些基础知识是后续深入学习统计推断、假设检验、线性回归等核心内容的基础。你需花时间扎实掌握每一个定义,理解其背后的逻辑和含义。

动手计算能力的锻炼不能忽视。统计学中的很多问题需凭计算来解决,比如样本均值的抽样分布、t检验、卡方检验等。熟练运用Excel或R、Python等统计软件进行数据处理和分析是非常实用的技能。我建议多做题,尤其是历年真题,这样不仅熟悉考试题型,也能提升计算速度和准确性。

再者,理论与实际结合是提高学习效率的有效方式。统计学不仅仅是一套理论体系,更是解决实际问题的工具。尝试找一些实际的数据集,应用你学到的知识去分析,这将帮助你更好地理解和记忆那些抽象的概念。

对统计模型的理解和选也非常重要。例如,何时使用ANOVA,何时进行多元线性回归,或者何时需用到非参数检验,这些都是需深入理解的地方。理解各种模型的假设条件以及如何检查这些假设也是考试的重点。

关注最新的统计学发展动态。虽然考试可能主要基于教科书内容,但了解前沿的研究帮助你开阔视野,也可能在论述题中派上用场。

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