中国海洋大学应用统计硕士考研辅导培训班全国各号码:《今日汇总》中国海洋大学应用统计硕士考研全攻略:数学科学学院高分上岸秘籍 & 备考精华大放送

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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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中国海洋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:

用书:《大纲解析》,《肖秀荣命题人1000题》,肖秀荣的时政,8套题和最后4套题。用一个多月看一遍大纲解析,看一章做一章的《1000题》,看完一遍之后看看真题,主要做选择题,论述题看看就好,然后第二遍,同样是大纲解析和1000题,有余力的同学可以买本《风中劲草》背背,其实《风中劲草》就是浓缩版的政治红宝书,自己掂量要不要买。之后按部就班的看时政,做模拟题。政治最少看两遍的,用时是越来越长,最后要狂背那些模拟题,押到就是赚到。友情提示字体小的女孩子们,写大题时一定写大点,增加字间距和行间距,这样看着舒服,同时可以用较少的字营造较长的篇幅效果,省时省力。

考研数学方面:

复习数学首先一个最重要的要求就是一定要对自己在这一个月内或两个月内该复习什么有一个明确的规划。事实上,不论是复习英语还是专业课都应该这样做,把自己近期内该复习哪些知识提前做一个规划,然后就要按照这个计划去施行。我在复习的时候就是这样一步步来的,制定好了计划后我就会很努力的把它完成,时间不够的话就挤时间,比如可以适当减少吃饭和休息的时间等。下面来介绍一下我复习数学的大致过程。在正式复习之前,我首先把12年的真题做了一遍,我因为大一时数学学的还行,好多内容都还记得,实在不记得的就查阅一下课本,再加上12年的试卷本身就不算太难,所以做完了真题之后感觉还好。我这样做不仅让我对考研数学有了一个初步的了解,更重要的是它给了我信心,让我觉得只要我肯认真复习,只要我能够对数学课本有一个透彻了解,考高分对我来说也许就不会是一个梦了。于是我就开始给自己制定了短期内的复习计划。

考研英语方面:

有同学问到语法的问题~考研英语的语法其实和高中的差不多,不是很难,有一定基础的同学语法复习也可以忽略不计。考研最拿分的是阅读,几乎用不到什么语法,翻译题掌握从句的基本语法即可,至于作文,如果有能力就用点高级句式,没能力咱们还是准确在先,千万不要出现低级错误。9-10月继续研究真题,重复去做,注意的是留下最近2-3年的题不要碰,考前自测用。每天学英语的时间2.5h应该够了。

考研专业课方面:

对统计学的基础知识,必须牢牢掌握概率论的基本概念,如随机变量、分布函数、期望、方差等。这些都是构建统计模型的基础。理解并能灵活运用中心极限定理、大数定律,这是理解和解释统计推断的核心。深入研究参数估计和假设检验,如矩估计、极大似然估计、t检验、卡方检验等,这些是进行数据分析时的常用工具。

线性回归分析是统计学中的重要部分,需熟悉多元线性回归模型的建立、诊断和改进过程,包括残差分析、多重共线性处理、异方差性和自相关性的检查。非参数统计、时间序列分析、贝叶斯统计等内容也是考试的重点,它们在处理特定类型的数据或问题时有独特的优势。

在学习过程中,理论与实践相结合至关重要。除了课本知识,还需凭R、Python等编程语言进行数据操作和模型构建,提升实际分析能力。海大的图书馆资源丰富,各种统计软件教程和案例分析书籍都能帮助深化理解。

再者,参与课程项目、科研实践或者模拟实验,将理论应用于实际问题中,提高实战技能。例如,尝试用所学知识分析公开数据集,或者参加数据分析比赛,这些都能使在实践中不断巩固和提升。

定期复习和自我测试是保持知识鲜活的关键。凭做历年试题和模拟题,了解考试的出题风格和难度,找出自有的弱点,及时弥补。

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