深圳大学应用统计硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》:深大数学与统计学院应用统计硕士考研备考要点与经验

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2025-01-11 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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深圳大学应用统计硕士考研经验与备考要点

考研政治方面:

设计了详尽的知识点讲解和练习,包括1000道习题,形势政策与现代政经的内容,以及8份和4份模拟试卷。首先,按照精讲精练的章节逐步学习,每学完一节知识就对应完成一节题目,对于错误的部分需要回头重温知识点。接下来,二次复习侧重于错题,检查是否能改正错误,如果仍然出错,则需重点复习相关知识点。同时,可提早对大题进行概括性记忆。在冲刺阶段,我开始接触肖秀荣的8套卷,专攻选择题以提升解题速度,并涉猎时事资料。考试前一周,务必完成肖秀荣的4套卷,它们的大题预测相当准确,必须深入掌握。此外,模拟测试至关重要,推荐预留两套4套卷,在考前两周进行模拟考试,购买真实的答题纸,唯有实践方能暴露问题。需要注意的是,因为我本身具有文科背景,有一定政治基础,如果你的基础较弱,应按自身实际情况调整复习策略,政治学科绝对不能掉以轻心。

考研数学方面:

对于数学,精准的概念认知、开阔的思维方式和牢固的运算基础都是不可或缺的,任何一项的缺失都可能导致无法高效地解决问题。作为理科学生,这方面通常具备一定的优势。关于学习资源,想必你已经听说过不少关于《李永乐全书》的推荐,我个人也是主要依赖这本书。但个人习惯上,我会额外保持一个专属的小笔记本,整理相同主题的知识点,记录易错点以及日常对数学的一些独到理解。如果你的时间充裕,我推荐你也尝试这样做;若时间紧迫,则无需强求,毕竟四遍研读《全书》已足以应对挑战。

考研英语方面:

在着手解决过去十年的作文题目时,不妨考虑以下两本书的推荐,依据你的个人风格选择适合自己的:a. 对于倾向于记忆模板的学生,我建议使用王江涛的作文教材。该书详尽地为每种作文类型提供了独特的框架和内容。如果你主要依赖背诵,这本书会是很好的工具。然而,其不足之处就像历史教科书,信息量大却可能让人感到迷茫和无从下手。——b. 对于思维敏捷或者不想在作文上花费过多精力的考生,何凯文的《写作高分攻略》值得一看。这本书的亮点在于它提供了一个通用的写作公式,能够适应各种类型的作文,既实用又有利于提高分数。

考研专业课方面:

理解统计学的基本概念至关重要。统计学不仅仅是关于数字的游戏,更是理解和解释数据的艺术。你需掌握描述性统计,包括平均数、中位数、众数、标准差等基本度量,以及如何使用它们来描绘数据的分布特征。理解概率论基础,如条件概率、独立事件、贝叶斯定理,这些都是后续深入学习统计推断的基础。

统计推断是统计学的核心部分。它涉及到样本与总体的关系,抽样分布的理解,以及参数估计和假设检验。在这里,中心极限定理和t-分布、卡方分布、F分布的应用需熟练掌握。对参数估计,理解点估计和区间估计的区别,以及最优化方法如矩估计和最大似然估计,都是考试的重点。

再者,回归分析和相关性研究也是必不可少的部分。线性回归模型、多元回归、逻辑回归等模型的构建和解析,以及如何解读模型结果,都需深入理解并能够灵活运用。时间序列分析和预测也是考试的新趋势,了解ARIMA模型、季节性调整等知识会很有帮助。

在学习方法上,理论与实践相结合是最有效的。不仅要理解公式背后的原理,更要凭大量的练习题来巩固和提升。深圳大学的试题往往注重实际问题的解决,所以,利用真实数据进行案例分析,不仅能提高解题能力,也能培养你对统计学的实际应用感。

,参与讨论和小组学习也很有帮助。你从他人的观点中获得新的启示,也凭解释和教导他人来深化自有的理解。在线资源如Kaggle、Coursera等平台提供了丰富的实战项目和课程,作为自学的辅助工具。

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