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[考研经验] 首都经济贸易大学应用统计学专业到底怎么学?听上岸学姐跟你讲~

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首经贸 发表于 2022-9-7 15:59:25 | 只看该作者 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
 
本帖最后由 首经贸 于 2022-9-7 16:00 编辑

学姐介绍

大家好,我是已经上岸的Murry学姐,我的考研成绩380+,专业课125+,录取排名专业前20。

强化阶段学习注意事项

强化阶段学习内容

1、要学会结合资料去开始回顾我们的知识点,进行全面的加深了解。

2、要去找到合适自己的笔记方式。这个大家要根据自身情况习惯去进行。

3、现阶段要进行课本的仔细研读以及课后的习题和圣才的习题都要去做一做。做知识巩固。

4、强化课程时间:7月-9月底,我们到了最晚9月底就要开始冲刺阶段,强化课课程时间有一些紧迫,如果时间上不太合适可以联系文末的课程顾问去听回放。

学习的注意事项

1、要去注意结合资料和课本进行知识框架的搭建。

这个知识框架的搭建是非常重要的,因为我个人觉得你能把知识框架搭建起来,那证明你对于这些知识是能够串联起来的,是有一个逻辑你是能够抓得住的。

至于在框架当中的一些旁细,就看你能不能注意到一些细节,近两年通过真题以及学员反馈,我觉得它会注重到一些比较细节的知识点,所以在规划课当中,你刚开始的知识框架一定要建立的细一些,然后到了强化阶段,我们就开始重点的去学习一些知识。

2、要通过做题量(圣才习题、课本习题和真题)来进行知识巩固。

不管哪一科,你如果只是去学习理论知识不去做题的话,那效果远远没有学习加做题要好的。

3、要反复的做题,百炼成钢。

对于知识点,只做一遍题,可能掌握的只是它的一种考试方式,当你做的题多了,你就可以去深层次了解关于这个知识点我可能还会遇到什么样的题目,这样你在考试当中真的遇到也不会很紧张。

4、正确的去看待考试,全力以赴,打好基础,做好强化。

专业课开始的时间相对来说要比较晚,所以要把基础打牢基础。同时我们进入强化阶段所以强化课也要做好。

5 、政治、英语不可“丢”,做好强化时间规划。

关于政治英语,在暑期就要开始了,尤其是政治。强化的时间规划也要做好,也可以去参考每个月的规划课的直播,结合你们自身情况去进行调整和规划就可以。


强化班课前建议

1、建议大家提前先去看课本,做好预习,或者在听直播时切记走神。

这一点是我认为在听这些直播课之前要先做的一件事情,因为如果我不先提前复习的话或者预习的话,很有可能我跟不上讲课的节奏。一旦跟不上,我就容易走神,这个就是一个恶性的循环。

建议大家先提前看看课本,了解我们这一节课大概讲什么知识,你就能有重点的去听你之前遇到的一些问题,看看你在听直播课的过程中能不能解决掉。

2、课程中如果有听不明白,或者是没有讲解清楚的,一定要及时反馈,千万不要拖着。

事情不当下解决的话后续可能你会忘记,有什么疑问可以去提,如果你觉得提问环节时间可能不够提问题,那你可以去问文末的课程顾问,千万不能拖着。

题型分析

以上是我们考试当中会包含题型:名词解释(5道题,共20分)、简答题(共40分)、计算题(3道题,共60分)和论述题(30分)。

1、名词解释:

只要是能够背的全面一些就可以得满分的一个题目,名词解释是有5道题,第4道和第5道题可能会稍微的偏一点。

我们在进行名词解释背诵的时候,需要特别注意一些比较难背的名词,你要在考试之前再去浏览两遍,以及在上考场之前快速的浏览一下,有可能就会考到。

名词解释主要是考察学生对于统计学常见知识和常见概念的一些理解。所以,你只需要在备考的时候去注意积累、理解和背诵就可以了,除此之外,也需要注意一些潜在的考点。

2、简答题:

简答题的考察形式相对来说比较固定,主要集中在集中趋势、离散程度、区间估计等重点章节中。除此之外简答题当中也会夹杂着一些比较细节的题目,后续会和大家提供一些提示。

3、计算题:

计算题也是整张试卷当中分值最高的部分,关于这一部分的考察,知识点基本是比较固定的,主要也是集中在方差分析、相关与回归分析、时间序列分析这些章节中,你需要对这些重点章节的每个知识点都注意一点,尤其是涉及到一些关联知识点的时候,一定要把题目多做一些,就可以掌握考题的一个套路了。

4、论述题:

论述题主要是集中在一些问卷设计的相关问题上,也会出现一些其它的情况,在后续会和大家进行一些讲解。

导论部分学习目标

我们的学习目标就是理解统计学的定义、理解描述统计和推断统计、了解统计学的发展历史与应用领域、理解数据类型、理解统计中的几个概念。

我个人觉得比较重要一点的就是理解数据类型。

1、理解统计学的定义

统计学的基本定义是:统计学是我们进行收集分析,解释数据并从数据当中得出结论的科学。

(1)收集数据:取得数据

(2)处理数据:整理与图标展示

取得数据后,你就需要去对这个数据进行处理,也就是我们对应的去进行整理和图表的一个展示。

(3)分析数据:利用统计方法去分析数据

分析数据会用到我们的一些统计分析方法,你就可以去进行一个分析,统计的分析方法有描述性统计和推断统计。推断统计当中又包含了参数估计和假设检验,这两章是我们的学习重点。

(4)数据解释:结果说明

分析完了数据,你就要去解释这些数据,也就是你的结果说明,数据就是你能够从数据当中提取出来这些信息,然后能够结合它的一些业务场景去进行分析,这就是关于数据的解释。

(5)得出结论:从数据分析中得出客观结论

最后,从数据分析当中,你能够得到一个客观的结论。数学解释和得出结论,它们两个区别就是我们的数学解释可能更多的是停留在理论上,就是我们统计的1个结果,而并不是实际你应用业务场景当中的1个结果;得出结论就是你能够通过它的这个结果来结合我们的业务,进行一个客观情况的说明。

我们常见的统计分析方法包括描述性统计和推断统计。推断统计当中又包含了参数估计和假设检验这两个定义需要去记一下。


2.描述性统计定义就是去研究我们的数据收集、处理和描述的统计学方法。

它的内容主要就是包括如何取得所需要的数据,如何用图表的形式对数据进行一个处理和展示,以及如何通过对数据的汇总,概括与分析得到这个所关心的数据特征,它的一个主要目的其实就是去描述数据的特征,以及找述数据的基本规律。

3.推断统计是研究如何利用样本对总体特征进行推断的一种统计方法。

其内容主要包括的就是参数估计和假设检验。

参数估计就是去利用一些样本的信息,推断你所关心的总体特征。就是你利用一些样本,因为我们总体的参数大概率我们是不知道的,所以我们就需要去利用样本的一些信息,因为样本信息我们是能够收集到的,然后去进行一些推断,这样就可以得到所关心的这个总体的一些特征了。

假设检验就是利用样本的信息判断对总体的某个假设是否成立,我们用样本信息去推断出这个总体的参数,那我们下一步就是要去检验我推断的这个参数是不是能够成立。

统计数据的类型

1、按照计量尺度划分(分类数据、顺序数据、数值型数据)

分类数据:只能归于某一类别的非数字型数据,它是对数据进行分类的结果, 数据表现为类别,使用文字来描述。比如,男和女。

顺序数据:只能归于某一有序类别的非数字型数据,这些类别之间可以进行大小好坏的排序。比如,优、良、中、及格。

数值型数据:使用定比尺度、定距尺度计量的结果,以说明数据的数量特征。

2、按照描述的对象与时间的关系划分

截面数据:描述的是事物在某一时刻、时点或者时期上的数据。

时间序列数据:在不同时间顺序收集的数据,用以描述现象依时间变化的情况。

平行数据:截面数据与时间序列数据组合,描述多个单位在某一方面依时间变化的情况。

3、按照收集方法收集划分

观测数据:通过直接观察得到的数据。

实验数据:通过实验,在控制一些影响实验结果因素的情况下收集到的实验结果。

4、按照数据资料的收集方式

初级资料:收集未进行任何加工的原始数据.

次级资料或文案资料:他人经过加工整理的资料。

以上都是咱们名词解释有可能会考察到的,大家可以做一下标记。

统计学中的几个概念

统计学当中几个常见的概念主要包括参数、统计量、变量,考的比较多的就是参数和统计量,变量考的相对来说比较少。

1、参数:是用来描述我们总体特征的一个概括性的数字度量,它是研究着想要了解的总体的某种特征值,这就是参数的定义。

2、统计量:是用来去描述样本特征的一个概括性数字度量。它的一个核心点就是我们的这个表达式当中不含有未知参数,与它去进行区分的就是我们变量的定义。

3、变量:它描述的是现象的某种特征,特点是从这一次观察到下一次观察结果会呈现出来的差别和变化叫变量。

导论我个人觉得是比较重点的,需要你们在强化阶段特别注意的就是这些,在我们讲义上也包括了统计学的一个发展。你们现在可以拿出讲义,把知识再去过一遍。

统计学的发展

这一块你们有简单的了解就可以,不需要过多的精力放在这上面,你就记得它的发展包括了三个阶段,古典统计学的萌芽时期、近代统计学的形成时期、现代统计学的发展时期。

古典统计学萌芽时期:它的代表人物是威廉·配第、近代统计学的代表人物是被称为近代统计学之父凯特勒、现在统计学代表人物皮尔逊。每个时期对应的人物特点和经典人物了解一下就可以了。

统计学的基本概念

研究对象在初试当中考察的并不多,在复试的时候有可能会提问得到,它研究对象是客观现象,总体数量方面的特征和关系,简单有个了解就行。因为我们通过样本收收集到的一些样本信息,去研究总体的一些事情,他的研究对象就是我们总体数量方面的特征和关系。

描述分析数据的方法

描述统计和推断统计需要大家去重点关注一下,最起码要知道什么是描述分析,什么是推断统计分析。推断统计分析包括参数估计的假设检验,它们又是什么样的含义,它们的定义,是需要掌握的。

统计学研究方法

大量观察法、综合指标法、归纳推断法,要有一个大概的了解。

数据计量尺度

定类、定序、定句、定比这4个要知道。

定类尺度:它是最粗略,计量层次最低的一个计量尺度,主要的特征是你会采用一些文字,数字代码或者其一些符号进行简单的分类和分组,它主要用于数据分类。

定序尺度:它会产生事物之间的等级差,或者说是顺序差,是对于差异的一种测度。所以它会存在顺序,就会有等级的一个提升,这种的就称为定序尺度。

定句尺度:是间距的一个度量,主要表现是可以进行加减运算。

定比尺度:是最高层次的计量尺度,它是可以进行加点乘除这种数学运算的。

这是关于这四种计量尺度它们的定义,需要去记一下,因为这个很有可能会考察得到的。

这几年的考试题当中,基本上应该是会有一个的,考察的还是比较多的,所以计量尺度这几个一定要去把它背过。计量尺度数据特征的话你有个了解就可以,能够帮助你去理解这四种尺度。

数据类型的划分

主要是去关注按计量尺度去划分和按照时间的关系去进行划分。

参数和统计量

导论需要大家背的知识点,主要在数据类型划分那里,要知道四种计量尺度它们的定义,按照四种计量尺度去划分得到的数据类型有哪些,它们的定义是什么?按照对象和时间的关系去划分你要知道是什么?以及我们统计学当中几个常见的概念,也就是我们的参数和统计量。变量要注意区分。

导论这一部分涉及到的知识点更多的是会在名词解释当中去考察,所以在复习的时候要有意识的收集一些名词解释它们的含义,如果你集中在后面12月份去背的话,会感觉要背的东西特别多,除了名词解释还有简答题、英语作文的背诵、政治题目背诵等。

今天就先讲到这里,大家要继续努力复习哦~

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