西南大学应用统计硕士考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》:西大人工智能学院应用统计硕士考研复习指导与经验

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2025-01-13 动态更新
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所有考研机构辅导服务团队人员均经过专业培训、经验丰富,所辅导内容均结合学员实际情况安排,








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北京市(东城区、西城区、崇文区、宣武区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区 昌平区、大兴区)








天津市(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、塘沽区、东丽区、西青区、)








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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西南大学应用统计硕士考研经验与复习指导

考研政治方面:

使用的资料包括《风中劲草核心考点》、肖秀荣的1000题集、肖四套卷以及肖秀荣的其他相关书籍(分别涵盖知识点和预测题目)。流程如下:九月,大纲发布后,购买了大纲解析的红皮书。直到十月七日左右,收到了《风中劲草》,这才正式启动政治复习。每读完一章内容,紧接着完成对应的1000题(先做单选,再做多选)。这个阶段大概持续了半个月,我阅读了两遍《风中劲草》,并完成了一次1000题的练习。接下来,进行了第二次通读,并再次做了一遍1000题,但这次没有在书上做标记。从第三次开始,我专注于解决之前做错的题目。完成1000题后,我对选择题的信心显著增强。此外,后期的一些模拟试题也提供了足够的训练。今年,肖四的表现依然出色,在押题方面做得很好。我主要记忆的是他的冲刺讲义,因为它的内容组织得更为条理清晰。

考研数学方面:

我每日投入两小时钻研英语,三个小时专注专业课程,其余时间几乎都用来学习数学。即使完整阅读了教材,仍感理解不足,于是便反复研读,尤其重视之前忽视的书中定义和定理,后来在解题中才意识到它们的关键性。接着,我深入实践(而不仅仅是浏览)高等数学十八讲,遇到困惑的部分会做好标记。十月初,我完成了复习全书的第一轮,那时不少同学已开始刷历年真题,我心中虽有些焦虑,但我坚信第一次详尽地做全书是高效的。有的人可能翻阅了全书多次,却成效甚微,原因就在于他们只是看,而非真正去做。我积累了一些实用的规律和技巧,对于不解之处,我会直接向老师求教,当然,一定要记得做标记。接着,我开始做1000题,用以检验和巩固模糊的知识点和概念,一旦发现疑惑,立即回查全书或课本。由于1000题数量庞大,我没有全部完成,但在做的过程中,我不时回顾全书,实际上已经进行了第二次复习。经过这两轮复习,数学的整体构架在我脑海中逐渐清晰起来。

考研英语方面:

李剑《考研英语词汇真经》过六遍。前三遍全看,第四遍只看单词,第五遍和第六遍只看例句。这本书我觉得总结的很好。临近考试就拿出之前留下的近三年的真题,每周进行一次模拟训练。自己控制时间,做好之后再进行详细分析。

考研专业课方面:

理解和掌握基本概念是基础中的基础。统计学涉及众多术语,如样本、总体、均值、方差等,这些都是构建统计思维的基石。你需对每一个概念都有清晰的认识,理解它们的含义、计算方式以及在实际问题中的应用。尤其要注重理论与实践的结合,比如理解随机变量的分布,不仅仅停留在公式上,更要能用它来解释现实生活中的现象。

统计推断是统计学的核心部分。这部分包括了假设检验和置信区间的建立,这是从数据中提取信息,做出决策的关键步骤。在学习过程中,一定要多做题,凭大量练习去熟悉各种检验的步骤和判断规则,例如t检验、卡方检验、F检验等。理解p值的含义及其在决策中的作用也非常重要。

再者,回归分析和线性模型也是统计学的重要组成部分。这部分需你理解自变量和因变量之间的关系,并能够利用这些关系进行预测。线性模型的学习不仅在于理解和运用公式,更在于理解模型背后的假设和检验模型适用性的方法,如残差分析。

对非参数方法和时间序列分析,虽然可能相对复杂,但它们在实际问题中有广泛的应用。尤其是时间序列分析,对处理动态变化的数据非常有用。这部分需耐心和深度的理解,不仅要掌握ARIMA模型等基础知识,还要了解如何选合适的模型,以及如何解读和应用模型结果。

在学习过程中,除了课本知识,我还建议大家关注一些实际案例,将所学应用于解决实际问题,这样提高理解和记忆。使用R或Python这样的统计软件进行实际操作,能帮助你更好地理解和应用统计学原理。

定期复习和自我测试是巩固知识的好方法。尝试模拟考试环境,设定时间完成一套习题,这将有助于你在真实的考试中保持冷静,有效答题。

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