统计考研课程

2018年考研过去不久，即将来临的是新一年的考研浪潮。面临考研，学子的竞争压力可谓一年比一年重，因为随着我国教育的发展，选择考研的大学生基数每年都在增长，考研竞争力越来越强。自己的专业要不要考研，要不要调整自己的专业取向，以及如何增强自身硬实力与求职竞争力，成为了令众多大学生最头疼的最敏感的问题。近日，中国教育在线与中国研究生招生信息网先后出台了关于考研的统计数据《2019年全国研究生招生调查报告》与《2015-2018年硕士研究上报考数据分析报告》，从侧面透露了在近年来与即将到来的新一年考研中的多项重要信息。结合其他调查资料，我们可以看出近年来这四类专业的火爆程度。不知道你的专业在榜上吗？一、工商管理硕士工商管理专业的应用性很强，涉猎知识面囊括经济学、会计学、统计学、金融学、证券投资学、财务管理、管理学、人力资源管理、运筹学、市场营销等方面。按以往的毕业生去向，主要从事销售、会计、证券行业，就业范围很广， 尤其是研究生身份，可以进一步增强毕业生的求职资本，就业形势十分喜人。二、法律硕士（非法学）只招收具有大学本科学历（或同等学力）的非法律专业毕业生，与法学硕士不同的地方在于，法律硕士属于应用型硕士，而法学硕士属于学术型硕士。因此，法律硕士的就业范围要更广，除了法律相关的就业范围外，还可以成为企业管理和行政管理的综合素质型管理人才。由于其跨专业的背景，法律硕士在工作中具有更大的优势，综合能力更强，更能得到社会的普遍认可。可以说，考取法律硕士是很不错的一条未来规划。三、会计专业虽说近年来学会计的人数越来越多，但依旧无法改变会计硕士的热门程度。考上会计硕士，等同于可以在商海中指点江山了。对于会计硕士专业来说，有源源不断的社会需求，就业形势良好。可以说，优秀的会计人才是每个团体必备的香饽饽，各大单位和事业集团都少不了会计。随着近年来中国各类经济实体的不断涌现，社会对会计人才的需求将会持续保持热度，因此考取会计硕士会让你更脱颖而出，绝对吃不了亏。四、金融专业金融专业，听起来都散发着一股子热门的味道。毕业生的就业去向有证券、银行、信托、保险、基金、租赁、期货等行业，听起来都是高薪的代名词。如果硕士毕业名校，在北上广深等金融机构总部工作，薪酬几十万肯定不成问题。但是金融考研的难度也是出了名的，因此如果要考金融硕士的学生一定要狠下功夫。以上就是近年来一直保持高热度的四大专业了。不知道你们有什么看法呢？欢迎在评论区留下你的见解。

2019级统计学杨学姐复习经验谈（19级杨学姐供稿，感谢分享，祝好！）成绩终于出来了！高分优势成功上岸！今天想整理下自己的学习历程，供学弟学妹参考，也希望大家看完我的经验贴后也可以少走弯路，高效复习。01基本情况本人本科为成都某财经大学统计学院经济统计的学生，政治73，英语一75，396经济类联考125，专业课116。本科期间专业课和英语水平都只是一般般，几乎都是从新知识开始学起。（关于本科学校，贸大是非常公平公正的！本科是非985、211完全没有问题，主要还是个人的能力水平）。02时间安排3-4月：确定目标学校5-6月：基础阶段1、政治跟着徐涛进行第一遍基础知识的学习！极力推荐徐涛老师的课！逻辑清晰，让人感觉通俗易懂。2、英语背单词，推荐红宝书，利用两个月的时间过一遍。单词是基础，没有单词的积累，英语不可能提搞，单词要一直背到考前最后一刻，不能放松。我前前后后单词书一共背了将近4遍。3、396数学：只听396相关章节的课程的相关视频课，并做部分书上课后习题。高数部分跟的汤家凤老师，汤老师讲的非常细致，十分适合基础知识掌握不好的人来学习，我听完汤老师的课后，觉得受益匪浅，对基础知识的掌握水平显著提高。线代部分跟的李永乐老师，同样只是听396有关章节，李永乐老师会讲一些拓宽思路的简便方法，十分有用！概率论部分由于396中涉及地方很少，完全可以自学。逻辑：学习赵鑫全的逻辑精点，配套相关视频和书上的习题，由于我之前完全没由接触过逻辑，所以在逻辑上下了很大的功夫。7-8月：进阶阶段1、396数学：7月份核心笔记一刷。8月份核心笔记二刷。核心笔记是396数学部分最重要的一本书！！！必须全部掌握，看一遍是绝对不行的，到考试前至少要看3遍，做到吃透书上的每道题。逻辑：二刷逻辑精点，做到书上全部例题都能熟练掌握。2、专业课暑假就要开始专业课的学习了，暑假阶段进行基础知识的初步掌握，进行专业课的初步框架形成，并做书上配套课后题。3、英语开始从1997年的试卷做起做到2004年，一周一套卷，只做完型和阅读部分。阅读部分完成后听唐迟老师的视频课，唐迟老师很注重阅读的逻辑，让我抓住了考研英语的套路。同时继续每天背单词。9-10月：提升阶段1、政治做肖秀荣的1000题以及徐涛的优题库。我之所以可以政治考73的高分，主要在于选择题错的很少，许多人只做了1000题，而我觉得优题库对我帮助很大，1000题侧重于基础知识，先做，之后进行能力提升，做优题库，（划重点：做完听讲解！一定要仔细听徐涛老师的讲解，听完下来后会对你的做题思路和技巧性有极大地提高！）2、英语5天一套真题，2004-2015年一刷，同样是先做完型和阅读，之后听唐迟老师的视频课，进行阅读的全文翻译。同时继续每天背单词。开始背作文，结合王江涛老师的视频课，一周背2篇小作文1篇大作文，背作文就是在进行积累和提升的过程，没有前期的输入，就没有之后的输出。3、396数学：9月份进行60天800题的一刷，一刷的过程会很痛苦，很多不会的题，但坚持下来成效也是显著的！10月进行60天800题的二刷，同时再过一遍核心笔记。逻辑：做王诚的历年真题全解，第一遍建议不要做在书上，因为这本书会做很多遍。往年396考试中20道逻辑题中百分之九十都是管理类联考的原题（也就是这本书上的原题），但今年出现了很多新题！所以不能存在背原题的侥幸心理，要真正做到掌握做题的方法和技巧。写作：推荐听王诚老师的课，掌握写作的基本思路。4、专业课这段时间是专业课最为重要的时期，贸大考的不难，不会超纲，掌握一本足矣。但是考察的非常细致！！我当时在看书的同时，做了圣才的习题，思路得到了很大开拓，此外，还购买了惠园教育的红宝书进行背诵，这本书上有每个章节的知识点总结以及课后习题，最后还有一份背诵笔记，非常全面，还补充了一些可能会考到但课本上没有的超纲知识。帮助我节约了很多时间。我前前后后把这本书背诵了3遍左右，并且考试的时候发现，所有名词解释和简答题都没有逃出背诵范围！11-12月：冲刺阶段1、政治1000题和优题库的错题巩固，历年真题做选择，背诵肖四和徐涛小黄书（肖四是重点，全部掌握。小黄书选择性背诵即可）2、英语二刷真题2004-2015，同时最后剩的3套真题在12月份进行模拟考试。单词不能松懈，同时作文在背诵的同时，同样是每周进行2-3次的写作训练。3、396数学和逻辑进行错题巩固，重心放在作文上。同时进行真题和模拟题的训练。保证数学上核心笔记和60天800题全部掌握，真题做完，并做王诚8套的数学部分（非常难的模拟卷，但有助于开拓思路，不要关注得分）。逻辑做到把王诚的历年真题讲解全部掌握。作文3天写一篇，这段时间要注重作文的练习，一定要动笔！绝对不能空想。4、专业课圣才二刷，看课本加背诵简答题和名词解释，做历年真题。03复试复试的时候会存在信息不对称的问题，只有掌握了老师提问的方向，你的复习才是有效复习，不然只是徒劳无功，白费力气。所以我主要是报了惠园教育的复试班保过班，给我讲课的学长很负责，讲解非常细致。当我在面试时，由于准备的很充分，也很有信心，最终复试取得了非常优秀的成绩，最后顺利被对外经贸大学录取。呼。。。。终于码完啦，考验就是一场没有硝烟的战争，坚持下去才会有胜利！始终记住这句话：越努力 越幸运，学姐在贸大等你！

【导语】暨南大学432统计学专硕考研全套资料已上线，现分享给大家。本内容全面丰富，共分为5部分内容，助力全面备考。首先通过近十几年的考研试题进行汇编，更好地帮助广大考生朋友有针对性、有重点的掌握专业课考试的侧重考点、核心知识点，总结命题规律和特点，做到知己知彼、针对性备考；教材是学习的基础，因此结合指定的参考教材的重难点笔记、配套练习题、课后练习题答案等分析等来帮助全方位地吃透、理解透教材；最后通过出题规律总结汇编专硕考试题库，并含有部分兄弟院校相近试题，帮助考生朋友检验学习效果，重点突破，查缺补漏。资料来源：学爽学习网（1）历年考研暨南大学432统计学[专业硕士]历年考研详解（2）指定教材笔记和课后习题详解茆诗松《概率论与数理统计教程》（第2版）笔记和课后习题含考研详解说明：本校432统计学[专业硕士]指定参考书为《统计学原理》（韩兆洲主编，第7版（或第6版），暨南大学出版社）（注：如果没有找到第七版，2006年9月第六版也可以。）；《统计学原理学习指导及Excel与数据统计分析》（韩兆洲、王斌会主编，暨南大学出版社2011年4月）；《概率论与数理统计教程》（茆诗松等，高等教育出版社，2011年2月1日）；《概率论与数理统计》（平装），周纪芗(作者)，茆诗松(作者)；中国统计出版社；第1版 (2007年12月1日)。（3）指定教材配套题库茆诗松概率论与数理统计教程第2版配套题库【考研＋课后习题＋章节题库＋模拟试题】（4）相关教材笔记和题库贾俊平《统计学》（第6版）笔记和课后习题贾俊平《统计学》（第6版）配套题库【名校考研＋课后习题＋章节题库＋模拟试题】浙江大学概率论与数理统计第4版笔记和课后习题含考研详解浙江大学概率论与数理统计第4版）配套题库【考研真题＋课后习题＋章节题库＋模拟试题】（5）应用统计硕士（MAS）考试专用教材2021年应用统计硕士（MAS）考试专用教材（6）应用统计硕士（MAS）考试过关必做习题集（含名校考研真题）2021年应用统计硕士（MAS）考试过关必做习题集（含名校考研详解）学习内容试读部分2011年暨南大学432统计学专硕考研2011年暨南大学432统计学[专业硕士]考研详解一、统计学（共75分） （一）简答题（每题10分，共30分） 1统计的基本任务是什么？如何理解它们的内在关系？答：（1）统计的基本任务又称为统计的基本职能，是指政府和政府统计机构及有关部门组织实施统计活动，应当完成的主要任务和实现的主要功能。统计的基本任务是对经济社会发展情况进行统计调查、统计分析；提供统计资料和统计咨询意见；实行统计监督。（2）内在关系：统计的三大任务是相互作用、相互促进、相辅相成和密切联系的。统计调查是统计的首要任务，是保证咨询和监督职能得以有效发挥的前提；提供统计资料和统计咨询意见，是统计工作的重要任务；统计监督是对统计信息和咨询职能的进一步拓展和深化，是在充分发挥信息资源作用的基础上，对统计整体效能的提高。2抽样调查与典型调查有何异同点？答：（1）抽样调查与典型调查的相同点①两种抽样方式都是非全面调查；②调查单位少，可节省人力、物力、时间；③灵活性强。（2）不同点①定义不同：抽样调查是按照随机原则，从调查总体中抽取部分调查单位进行观察，并根据这一部分调查单位的观察结果，从数量方面推断总体指标的一种非全面调查；典型调查是根据调查目的和要求，在对被研究对象做全面分析的基础上，有意识地从中选择少数具有代表性的典型单位进行深入细致地调查研究，以便认识事物的本质及其规律性的一种非全面调查；②特点不同：抽样调查的主要特点是按随机原则抽选样本；总体中每一个单位都有一定的概率被抽中；可以用一定的概率来保证将误差控制在规定的范围内。典型调查的主要特点是典型单位的选择带有一定的主观性，典型单位可以注重现象数量方面的分析；③组织形式不同：抽样调查常用的组织形式有简单随机抽样、分层抽样、等距抽样和多阶段抽样等。典型抽样一般有两种方式：一种是一般的典型调查，即对个别典型单位的调查研究；第二种是按照统计特征进行划类选点典型调查，即将调查总体划分为若干个类，再从每类中选择若干个典型进行调查，以说明各类的情况。更多考研全套、资格考试、大学课程等学习干货内容分享来源于学爽学习网，转载请注明~

为了让各位复旦大学统计学考研的同学有一个比较全面的了解，小编对复旦大学统计学考研进行了比较详细的解析，主要有以下几个板块：学院介绍，专业情况介绍，2020录取情况分析，考研科目介绍，专业课参考书目等几大方面。一、学院介绍大数据的不断积累正在重构世界。数据科学的发展将使大数据的科技与产业生产力得以释放，成为智能技术的新引擎、管理决策的新依据、经济增长的新资源、社会治理的新工具。复旦大学应大数据发展的蓬勃之势，于2015年4月，与中植企业集团、上海市虹口区政府签订战略合作协议，合作建设大数据学院与大数据研究院；同年10月8日，复旦大学大数据学院、大数据研究院正式成立。这是百年复旦在建设世界一流大学和一流学科征程中，瞄准国际科技前沿、聚焦国家创新发展、激发学科动能的重要战略举措。学科体系。大数据学院以数据科学与大数据技术为主干，下设大数据统计与分析、大数据系统与计算、大数据与智能科学等多个学科方向。在学科建设过程中，与复旦大学统计学、数学、计算机科学、经济学、金融学、管理科学、医学、生命科学，以及工程学等学科深入交叉，共同建设。2017年7月，学校审议批准依托大数据学院成立数据科学与统计学学位评定分委员会。大数据学院在学校和社会力量的支持下，打造了一支高水平的专业教师团队。学院现引进院士2人，担任美国统计学会、国际数理统计学会、美国工业与应用数学学会、美国科学进步学会等学会会士的知名学者8人，引进毕业于牛津大学、伦敦大学学院、德州A&M大学、美国佐治亚理工学院、荷兰莱顿大学、香港大学等国际知名高校的青年教师20人，计划到2020年引进海外归国教师共计五十人。同时大数据学院还依托复旦大学大数据研究院双聘部分校内相关领域顶尖学者，参与学院的教学科研工作。大数据学院在人才培养、科学研究、学科建设等各方面都积极推进国际交流与合作。学院成立以来，先后吸引美国普林斯顿大学、哥伦比亚大学、耶鲁大学、卡耐基梅隆大学、英国伦敦政治经济学院、澳大利亚新南威尔士大学等近五十所世界著名大学的学者来院交流。从课程设计、人才培养体系构建，到学术研究、项目合作，学院的国际交流资源不断拓展，各类合作不断深化。二、考试科目1、统计学（管理学院）①101 思想政治理论②201 英语一③301数学一④860微观经济学2、应用统计（数学科学学院）：①101思想政治理论②204 英语二③303 数学三④432 统计学3、大数据学院：1.统计学①101思想政治理论②201英语一③301数学一④861概率论与数理统计2.应用统计①101思想政治理论②204 英语二③303 数学三④432 统计学三、专业课参考书目860：平狄克《微观经济学》861：茆诗松《概率论与数理统计》432：1.《概率论与数理统计》，李贤平， 沈崇圣，陈子毅， 复旦大学出版社2.《概率论与数理统计》，盛骤， 谢式千等，高等教育出版社四、招生情况2019：管理学院的统计学计划招生4人，拟接收推免生3人。数学科学学院的应用统计计划招生20人，拟接收推免生20人。大数据学院的统计学计划招生20人，拟接收推免生13人；应用统计计划招生40人，拟接收推免生17人。2020：管理学院统计学计划招生2人，拟接收推免生1人数学科学院的应用统计计划招生20人，拟接收推免生20人大数据学院的统计学计划招生20人，拟接收推免生13人，应用统计计划招生40人，拟推免17人。2020统计学复试线：60/90 395 2020应用统计复试线：60/90 370五、2016-2018三年考录统计本文内容根据网络内容整理，如有侵权，请联系删除。

考研已经结束有好几天了，虽然有几所学校的学生还要参加补考，但是大多数学校的考研党已经成功出关了！剩下来的事情，大家最关注的的就是考研通过没有，但是结果要在来年才知道，所以小编就给大家说4个由教育部统计，考研最容易通过的4个专业，考上前途一片光明！快来看看有没有你的专业！市场营销市场营销专业因为这个专业的专业性不是很高，再加上这个专业的门槛很低，所以就很适合转专业报考和很适合去捡漏，还有一个原因就是因为这个专业去考研的都是比较少的，大多数市场营销专业的学生出来都是做销售的！所以这个专业更加看重的是实战经验而不是文凭，所以这个专业的学生报考的也比较少！所以这个专业就是一个考研最容易通过的专业。农学农学专业也是一个适合捡漏，考研非常容易通过的专业！因为这个专业的知识都是很专业的，一般不是学习这个专业的学生可能都不知道这个专业是干嘛的！但是就是因为这样，所以这个专业报考的人都是比较少的！还有就是很多人对这个专业存在着偏见，所以报考的人就非常的少，这样这个专业反而成为了录取率最高的专业了！教育学专业教育学专业是因为这个行业的专业性不高，而且出去也是比较好就业的！所以这个专业还是非常的抢手的！但是这个专业只要能把大纲背了，在好好考的话，这个专业的通过率还是比较高的！能考上的话，前途一片光明！历史学历史学虽然说不是很好就业，但这个专业也正是因为这样，所以考研的话，通过率还是比较高的！而且这个专业的学术性还是非常强的，所以一般本专业的学生都会选择考研的！因为这个专业只有考研后出去就业才会相对容易点，也是因为这样，所以这个专业也是考研最容易通过的专业之一。教育部统计：“考研最容易通过”的4个专业，考上前途一片光明！这些专业中有你报考的专业吗？如果考研能考上，将来的前途都是一片光明的！最后希望大家考研都能通过！好了，你还有什么想和小编分享！

2020年硕士研究生招生基本上已经落下了帷幕，相信许多同学已经拿到了高校的录取通知书，这些红灿灿的研究生录取通知书都是各位同学努力得来的结果，因此也算是付出终于有所回报的典型代表。而关于硕士研究生招生中的各项数据相信很多同学目前还不清楚，因此小编总结了一部分数据，这些数据囊括了很多方面，相信对于各位2021年考研学生也会有所帮助。第一个是我国累计培养的研究生人数，居然达到了776万之多，也着实让人大吃一惊。而根据1978年到2020年的统计数据，在2000年以前，我国研究生招生毕业规模还比较稳定，增长幅度较小。但是从2000年以后，每年毕业的研究生人数增长率明显加快，从2006年开始增长率增幅更加明显，这也是由于我国研究生持续扩招导致的。看完毕业人数我们再来看看报名人数，目前统计的是1994年到2000年的全国考研报名人数，可以看出每年报名人数都在增加。在2009年和2015年有两个波谷，但是整体上还是在增加，特别是近三年来增长幅度更大，也可以看出越来越多的学生对于高学历的追求，同时也是社会对于高学历人才的需求导致的。再来看看硕士生各学科招生人数对比，看看哪些专业招的学生比较多。以下以2008、2013和2018年三年的数据进行分析，可以看出工学招生的人数始终是最多的，这跟我国理工科高校众多有一定关系。另外管理学、理学和医学招生人数也不少，也是每年的报考热门。而招生比较少的就是军事学、历史学等，由于专业比较冷门，因此开设的院校也不是太多。再来看看各大高校的研究生推免比例，自从教育部放开推免比例限制以来，各大高校研究生推免比例不断上升，特别是双一流高校更是如此。以下以部分高校推免比例来进行比较，中科大的推免生比例达到接近40%的水平，再加上出国的比例，几乎上一大半人都选择了继续求学深造。而上海交大、同济大学、西北工业大学等985高校推免比例也很高，均超过了25%，表现不俗。而一些211高校南京理工、安徽大学等也是超过了10%的推免比例，像南京工业大学、浙江师范大学这样的双非高校则推免率均未超过5%，因此可以看出一个985、211高校的头衔对于学生的深造还是很重要的。当然以上只是统计的今年考研的部分数据，相信随着社会上对于学历要求的越来越高，也会有越来越多的人会选择考研进一步提升自己的学历。随着硕士研究生的扩招，录取的人数也会越来越多，相信我国会逐步从一个人口大国向一个人才强国转变，让我们拭目以待吧。

1、 大家好，我是来自文都20年考研训练营的成员刘瑞卿，报考湖南师范大学应用统计专业，初试397分，目前正在认真准备复试。2、 谈谈专业和学校的选择，我觉得无外乎两点，首先做好信息收集，一般是通过官网、老师、往届学长学姐，可以收集到大量的资料，包括分数线、报录比、学校专业排名、考试科目等等，其次是结合自己的情况选择合适的。选择学校和专业这一阶段值得花时间，确定好了目标才好制定完整的复习规划。文都的vip课程有项服务利用大数据平台可以帮助大家选择靠谱的院校和专业。我选择湖南师范大学的原因很简单，曾经本科就想来这所学校，但因为各种原因没去成，算是弥补遗憾。选择统计学专业一方面是我喜欢跟数据打交道，另一方面是因为这门学科的应用广泛，可以为日后的求职提供更多选择。3、 初试复习我是从7月中旬来到文都集训营正式开始复习，时间比较紧迫，短短五个月的复习稍显仓促，很多计划都没完成，所以大家时间充裕的话一定要尽早准备，但如果你是像我一样时间紧张的话，那我建议在复习过程中一定要有所取舍，毕竟每门课的分数占比是不同的，而且每个人的基础也不一样。数学我考的数三，分数124分众所周知，数学一直在公共课中有着举足轻重的地位，不止是分数占比高，而且也很困难，所以我花了大量的时间在数学这门学科，在开始复习的前两个月，我每天几乎有70%的时间都在复习数学，文都的数学课知识点讲的比较全面，但是为了照顾到所有同学，所以进度较缓，于是我就先选择听网课，一般是1.5倍速，对知识要点迅速构建基本框架，随后就是大量的刷题，除了训练营安排的日常练习以外，我还准备了汤家凤老师的1800题。对刷数学题，我的做法是：①解答过程全部书写在另外准备的A4纸上，并且基本按照正式考试的作答要求书写，不偷工减料，在我看来，这有两点好处， 一个是买的习题集可供多次使用，而且回过头来研究之前的难题错题时，不会因为习题集写满了答案而先入为主，再一个是平常的规范书写会让自己养成习惯，待到正式考试时可以流利书写，节约时间。②切忌边看答案边刷题，每道题一定要先通过自己的思考得出答案，否则容易对答案产生依赖性，正式考试的时候往往会对自己的作答产生怀疑和不自信。刷题的过程中我还是一直跟着训练营老师的进度在听课，可以加深印象，查漏补缺，遇到问题也可以及时向老师请教。强化阶段结合训练营的强化课程，将一些难点和易考点做了逐一攻克。复习后期，留给数学的时间逐渐减少，不过此时大部分的知识点都已经可以融会贯通，这个时候可以开始做真题，基本上每天一套真题，给自己留足3个小时，找一个安静的环境，当作正式考试来做，前期有了大量的练习后，做做真题会让自己信心倍增的。最后冲刺阶段，除了文都的预测卷，我还买了其他的预测卷，总体来说，比考研真题要难，我的建议是，可以适当做一做，既可以活跃思维，又可以巩固知识点，但是最后关头还是要回归真题，时间充裕的话可以做两到三遍，肯定是大有助益，另外错题和难题在考前一定要花时间重新消化，避免在同一个地方跌倒两次。英语英语二，74分说到英语，这算是我准备的比较轻松的一门课，花的心思不多，基本上全程跟着文都训练营的复习进度在准备，整个课程从词汇、语法、阅读到作文部分，都安排的很详尽。单词选用的是何凯文的必考词汇，每天上午抽一个小时时间背单词，然后自己默写一遍，此外，老师会定期安排词汇测试，相当于每个单词都熟悉了三遍，坚持下来会发现到了后期词汇量有明显增长。至于完型、阅读和翻译，有了前期词汇量的积累，做起来就会轻松很多，我没有买其他的习题，对所有题型的练习主要通过写历年的真题，记得老师说过，真题是最宝贵的复习资料，在做完所有的真题后，可以参照译文对阅读题的原文进行翻译，既巩固了单词，也锻炼了翻译能力。对于像我这样英语基础一般的同学，跟着老师的进度走是比较稳妥的方式，课上讲到的语法和阅读技巧都十分有用。英语作文的准备不建议拖到最后，一定要注意平时的积累，通常我会把真题原文中一些经典的例句收集起来，或者遇到不错的范文也会摘抄下来，平常抽空就看一看，我不太习惯考前背作文模板，因为怕自己记错，所以平常定期会自己找话题写一写，把收集到的例句变成自己的。总而言之，我始终认为词汇量是根本，一定要坚持背单词，时间长了自然会大有助益。政治政治67分基础知识部分我选的是疾风劲草，疾风劲草的内容比较多，比较杂，看完一遍花了不少时间，但是对知识点有了大概的了解，做选择题时顺手了很多。选择题是最重要的部分，历年真题我只做了选择题，蒋中挺和其他老师出的预测卷选择题部分我都做了两遍，最后大题部分，没有死记硬背，把答案综合了一下，理解性的背诵下来。专业课湖师大应用统计专业课考的是432统计学，考点主要分为统计学基础和概率论。前期主要是先把参考书看一遍，第一遍一定要细，尽可能把所有知识点了解到，我选择在看书的过程中把重要的知识点做简单的梳理，用word文档做一个知识架构，这样后期就省下了翻书的时间，直接看自己整理的知识点，一目了然，也方便加深印象。教材看完后我选择用圣才考研网的统计学习题集，上面收录了大量432真题和习题，并且有详细解答。在专业课复习过程中要定期关注学校官网，一般在9月份会公布专业课考试大纲，注意仔细比对一下与往年相比有无变化，不过到目前为止湖师大应用统计都还没有变更过大纲。最后是真题的使用，我建议不要拘泥与目标院校的试题，可以多找些其他学校432的真题试卷来做，因为往年经常会出现互相借鉴考题的情况，目标院校的试题可以留待最后阶段来完成。以上是我在准备考研初试时一些粗浅的经验，仅供参考，最后不得不提一句，考研切忌患得患失，只有坚持到最后，才有可能获得成功，祝大家考研顺利，成功上岸。

大家好，我是育明寄宿考研咨询师，东南大学统计学考研信息：有问题可以私信，欢迎点赞分享关注！东南大学数学系创建于1921 年。当年著名数学家熊庆来先生从欧洲学成回国，并于同年秋创立东南大学算学系，亲任系主任。1952 年院系调整后，从基础科学系、数学力学系、应用数学系直至发展为今天的以教学科研并重、多学科全面发展、师资力量雄厚的东南大学数学系。数学系下设数学与应用数学、信息与计算科学、统计学及大学数学4 个教研室；数学、应用数学、应用概率统计、金融统计、复杂系统与网络科学5 个研究所（中心）。拥有数学一级学科博士（硕士）点和统计学一级学科博士（硕士）点；应用统计专业学位硕士点；数学和统计学江苏省一级重点学科；数学博士后流动站。具有科学计算实验室和复杂系统协同控制实验室等实验平台，与自动化、计算机等学科、国家电网、统计局等有实际合作交流项目。近年来数学系学科建设和科研工作在国内的影响逐步提高，ESI 论文排名进入全国前10 名，三位老师担任国际知名SCI 刊物编委。一、东南大学统计学硕士考试科目（1）所属学院：数学学院（2）研究方向：01 统计模型分析及金融统计(全日制)02 时间序列分析(全日制)03 统计诊断方法(全日制)04 应用统计(全日制)05 可靠性分析(全日制)（3）考试科目：101思想政治理论201英语一601数学分析933高等数学（4）复试科目：561概率论与数量统计二、参考书目1.601数学分析：《数学分析》陈纪修等编，高教出版社2.933高等数学：《高等代数》（第二版）北京大学编，高教出版社3.561概率论与数量统计：《概率论与数理统计教程》茆诗松、程依明、濮晓龙。高教出版社 2004三、分数线及招生人数2019年报名人数30人，录取人数4人，包含推免2人。2018年报名人数26人，录取人数4人，包含推免1人。2017年报名人数13人，录取人数5人，包含推免2人。

作者介绍@大师兄混迹数据江湖十余载。主要负责大数据商业变现和产品运营工作。学好统计学，让你成为高富帅，迎娶白富美，走上人生巅峰，不是不可能，但可能性只有0.00001%。从统计学的角度，这是小概率事件。但是学好统计学的现实好处多多，我就随便举几个例子给大家听听。学会看问题，懂得数字的意义。新闻报道上，各种各样的数字随处可见，如果你不想被各种数字蒙骗，最好学点统计学。学过统计的人，当看到这样的数字的时候，就会多问几个为什么，就能明白数字背后的真实含义了。用数据说话，让你的说服力爆表。现在职场上的人们，谁不要给领导汇报工作，或者团队之间讨论问题。当你汇报和讨论的时候，光说，“我觉得”，“我保证”，“根据我的经验”，这些个词太没有信服力了。必须说数据，摆事实。利用清晰的数据传达具有强有力说服的信息。体验一种与众不同的思维方式。很多人的思维方式，非黑即白。但世界上的很多事物并不是非黑即白。统计学的思维就是永远不肯定这个世界到底是什么样子的。统计学永远是讲概率的，就是可能性。这就是一种概率思维方式。懂因果，知报应。统计学常常研究两个因素之间的关系，叫做因果关系。例如，你的学历对你收入的影响。统计学家可能会说，学历每提升一个层次，年收入将提高1.2万元。所以不要相信读书无用论，你要相信概率。如果你相信自己能成为比尔盖茨，那读书对你确实没意义，同样，这只是小概率事件，基本不会发生在你身上。既然统计学这么厉害，这么牛逼，这么重要。作为统计学专业的我，我就忍不住要给大家好好梳理下统计学的知识框架，并且带着大家一点一点的学习下统计学和概率论的知识。在今后的关于统计学的文章中，我努力实现以下几个小目标。目标一：构建出统计学需要掌握的知识框架，让读者对这个知识体系一览无余。目标二：尽量阐述统计学每个知识在数据分析工作中的使用场景以及边界条件。目标三：为读者解答数据分析中碰到的各种统计学问题。今天这篇文章，主要还是带大家从宏观的层面理解下统计学。概率与概率分布稍微关注过统计学的人，可能会这么一个疑问。为什么大学里会有这样两门课，《概率论与数理统计》，《统计学》，它们有什么区别？我的理解，《概率论与数理统计》更专业一些，偏理工科，会有大量公式的推导，知其然，知其所以然；而统计学这本书更基础，侧重于概念现象的解释，一般会直接给出结论，而不要求掌握结论的数理推导过程，文理科皆可用。但不管是哪门课程，前期都是先讲概率和概率分布。概率论是统计学的基础，而随机事件的概率是概率论研究的基本内容。统计学不研究统计，它研究的是不确定性。我们的世界是一个充满不确定性的环境，整个世界并非严格按照某个制定好的路线运行的。多数事物之间也并非有因必有果，万物之间充满了不可控的随机事件，我们不会因为今天努力了明天就一定会成功。不确定性事件唯一的规律就是概率，独立随机事件我们没办法预测或控制它在某个时刻一定会发生，但却可以用概率来描述它发生的可能性。以概率论作为理论基础，为我们提供了认识不确定世界的方法。这一章节，需要大家掌握几个核心概念：随机事件概率概率分布数字特征用图表演示数据今年疫情期间，待在家里除了陪伴家人以外，每天讨论最多、关注最高的事件莫过于疫情的新动态，这些动态的展现形式大家有没有注意到，各种专业、好看、直观的图表和数据图，让数据呈现得一目了然。是的，工作中，一名数据分析师拿到了数据后，第一步要做的是数据初步探索，这也叫数据的预处理，这个时候，更多的就是利用各种图表探索数据。图表的好处是它可以很直观的看到数据的分布以及趋势，更有效的观察数据。这一章节，需要大家掌握几个核心概念：数据类型统计表统计图数据的概括性度量利用上面所讲的图表展示，我们可以对数据分布的形状和特征有一个大致的了解，但要全面把握数据分布就要反映数据分布特征的代表值。通常包含分布的集中趋势、分布的离散程度、分布的形状。数据分析中，最常见的场景，就是你手上拿到一组，一批或者一坨数据。不懂统计学的人，可能会不知所措，或者说，你不做些加工和处理，你不知道这些数据有啥用。这个时候，就需要通过这些概括性的度量指标，来帮我们从宏观上把握数据中的初步信息。这一章节，需要大家掌握几个核心概念：众数/平均数方差/标准差偏度/峰度统计量及其抽样分布抽样好懂，抽样分布不好懂。抽样，就是从研究的总体中抽取一部分个体作为我们真正的研究对象，可以简单把样本理解为总体的一个子集，通过样本的结果来推测总体情况。比如我们想知道中国成年男性的平均身高，理论上最准确的办法是调查中国所有成年男性的身高，然后计算平均数。很显然，没人这样做。实际的做法总是抽取一部分人，然后计算这部分人的平均身高，由这个平均身高来大致估计总体的平均身高。理解了抽样，再来理解抽样分布。抽样分布说的是对谁的分布？答案是样本统计量，比如样本均数或者样本比例。以样本均数为例，一般说样本均数的抽样分布如何如何，这里，样本均数被当成了一个随机变量来看待。我们最希望大家记住的要点：样本均数是一个随机变量，但对于初学者，这确实是比较反直觉的。为何样本均数可以被当做一个随机变量？因为样本均数是依赖样本计算得出的：每抽取一组样本都可以计算出一个样本均数，而且这些样本均数或多或少都会有些差异。由此，样本均数会随着抽样的不同而随机变动。只是现实生活中我们一般只抽取一组样本，计算一个样本均数，因此，会觉得样本均数不变。这一章节，需要大家掌握几个核心概念：统计量抽样抽样分布参数估计当初大学里，学数理统计的时候，到了这块就感觉越来越难了，学习的过程中可以说就是囫囵吞枣，似懂非懂。但现在，经过漫长的实践过程，对统计学的知识有了更深一步的理解。统计推断，说白了，就两件事。第一个，参数估计。第二个，各类假设检验。学习到这里，假如你是做数据挖掘，机器学习的，你就会强烈意识到，数据挖掘和统计学之间是存在千丝万缕的联系。参数估计，顾名思义就是对参数进行估计，那什么是参数呢？就是你假设分布的参数就是说你认为或者知道某个随机过程服从什么分布，但是不确定他的参数是什么，那怎么办？你采样、采很多样本（实际值），通过这些样本的值去估计分布的参数就是参数估计。这一章节，需要大家掌握几个核心概念：参数点估计区间估计假设检验上面讲到，统计推断就需要明白两件事，一件是参数估计，另外一件是假设检验。假设检验是什么？说白了，假设检验就是先对总体猜一个参数值，然后利用样本的数据检验这个参数值准不准。互联网生产实践中的ABTEST方法，就经常会应用到假设检验的思想。举一个简单的例子：学而思网校App进行了改版迭代，现在有以下两个版本版本1：首页为一屏课程列表 版本2：首页为信息流如果我们想区分两个版本，哪个版本用户更喜欢，转化率会更高。我们就需要对总体（全部用户）进行评估，但是并不是全部存量用户都会访问App，并且每天还会新增很多用户，所以我们无法对总体（全部用户）进行评估，我们只能从总体的用户中随机抽取样本（访问App）的用户进行分析，用样本数据表现情况来充当总体数据表现情况，以此来评估哪个版本转化率更高。这一章节，需要大家掌握几个核心概念：假设检验P值回归分析大学里学习统计学的时候，最喜欢学回归分析，也是学的最明白的一部分。因为它的易懂性，也因为它的实用性。但随着自己数据分析经验的积累，对回归分析的理解也越来越深，它不是简单的回归模型求解那么简单，它更是一种日常工作中解决问题的思路和方法论。数据挖掘中使用的各种高深的模型，任何模型都可理解成回归模型，包含因变量Y和自变量X，求解参数。在我看来，回归分析由两部分组成：业务分析和技术分析。其中，业务分析属于“道”的层面，而技术分析属于“术”的层面。从“道”的层面来看，回归分析是业务分析，其分析的不是数据，而是业务，是业务中的不确定性。通过业务分析，获得对业务不确定性的理解，进而将抽象的不确定性业务问题转换成一个具体的数据可分析问题。什么是数据可分析问题？一个业务问题，只要有清晰定义的因变量Y（不管是看得见的，还是看不见的）和清晰定义的自变量X，这就是一个数据可分析问题。一旦把业务问题规范成一个具体的数据可分析问题（有清晰定义的Y和X），那么接下来就是技术分析，属于回归分析“术”的层面。在这个层面，人们关心对于一个既定的Y和X，要研究其中的不确定性，应该选择什么样的模型设定，线性模型还是非线性模型，一元模型还是多元模型，简单的决策树还是随机森林，普通的神经网络还是深度学习。模型设定确定下来后，还需思考应该用什么方法估计，如何调优，等等。以上是对回归分析的一种广义上的理解，狭义上理解回归分析，需要理解以下几个核心概念：相关系数回归分析最小二乘法显著性检验多重共线性拟合优度当然，统计学的知识还包含很多，比如方差分析，时间序列分析，统计指数等等，这些知识在特定的应用场合，也有着广泛的应用，只是相比以上的知识点，应用范围更小点。一个数据人的自留地是一个助力数据人成长的大家庭，帮助对数据感兴趣的伙伴们明确学习方向、精准提升技能。