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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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西南财经大学应用统计硕士考研经验与备考指南

考研政治方面:

我猜大多数同学都关心一个问题,那就是究竟何时启动政治复习比较合适,会不会九月起步就太迟了?实际上,你可以在七月就开始,因为肖秀荣的《知识点精讲精练》大约在六月左右就会面世。它与八月底教育部发布的大纲解析差异微乎其微。肖秀荣的一系列产品都非常出色,只要按照书本上的指示,依照发布的顺序购买即可。

考研数学方面:

今年的数学考试出现了不少新颖的题目类型,大题目相对规范,但前面的选择填空题却让人颇费脑筋,明显感到自己的训练不足。从四月起,我开始了独自学习高等数学的旅程,仓促地在暑假前完成了初步的学习,尝试做了李永乐的全书,却发现完全无法下手,只能浏览,内心焦虑无比。之后,我对每个概念都学习了一些解题策略,到了后期做题时,这些技巧显得极其实用。学数学切记不能光看不动手,看得再多也不如亲自动手做三次。直到十一、十二月我才勉强完成了全书的三遍复习,真题也刷了两遍,第一次按照模拟考试的形式,每天早上一套,严格计时,这样的练习对我帮助很大。我大概只做了两三套模拟题。数学是我投入最多时间和精力的科目,同时也是我最后最有信心的部分,因为我深信这是提升分数的关键,我对此还抱有一丝丝期待。

考研英语方面:

我17年一月开始背单词,三月开始看朱伟的恋恋有词。到七月吧,基本过了第一遍,我还辅助背了红宝书的单词,同步进行的,在这期间,没有课的下午我都在刷,97-07的真题,一天一篇阅读理解,因为基础太弱了,所以我第一遍压根没指望读懂文章,在阅读中,我不断的圈出我不认识的单词,方便做完之后查单词,对一下答案,然后第二天看第一天阅读中的单词接着往下做,速度非常慢,但是,毕竟光背单词真的太枯燥了,然后第一轮做完之后,我再去回头继续做第二遍,这个时候就要去分析句子成分,知道自己为什么错了,这一轮错误率还是很高,这个时候是维持一天两篇/三篇的量,有点吃力了,我基本每天下午都在处理英语,真的很痛苦,非常痛苦,因为这一周期的时间比较短,我接着就开始做05年以后的,也是复制我之前的做法,第一遍,找不认识的单词,并且穿插了97-05的第三遍,第二遍开始认真分析第三遍,再分析,第四遍,将前三遍的放在一起分析,只看错题,问自己为什么,凭什么,预留了几年的真题模拟,最后冲刺阶段用的,我做了两遍。

考研专业课方面:

理解基础概念至关重要。统计学是一门理论与实践并重的学科,它涉及到概率论、描述性统计、推断性统计等多个领域。对每一个术语,如均值、标准差、置信区间、假设检验等,都要有清晰的理解,因这些是构建整个统计学框架的基础。我建议使用教科书或者网上的资源,结合实例去深入理解和记忆。

掌握计算技巧。统计学中有很多需计算的部分,如抽样分布、t检验、卡方检验、ANOVA等。熟悉并熟练运用Excel或R、Python等统计软件进行计算是非常必要的。我常常凭做大量的练习题来提高我的计算速度和准确性。

再者,实践应用不能忽视。统计学的价值在于其实际应用,例如数据清洗、建模、预测等。我在复习过程中,会找一些真实的数据集,尝试应用所学知识去解决实际问题,这样既加深了对理论的理解,也锻炼了解决问题的能力。

理解和掌握统计推断的核心思想是关键。无论是参数估计还是假设检验,都需理解背后的逻辑和原理,不仅仅是公式。我通常会在理解的基础上,凭画图、讲故事等方式帮助自己记忆和理解。

持续的学习和反思是进步的动力。统计学是一个快速发展且与多个领域交叉的学科,不断关注新的研究动态和方法,反思自有的学习过程,你保持敏锐的洞察力和批判性思维。

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