2016年北大应用统计硕士有史以来最高分经验分享

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2016年北大应用统计硕士有史以来最高分经验分享

在2014年的考研中,我比较幸运地获得了444分,成功考取北京大学数学科学学院的应用统计硕士,各科分数为政治73,英语74,数学三150,统计学147,虽然说获得了让自己惊喜的成绩,但更让我欣慰的是自己走出了如过山车般颠覆的人生,能够更加勇敢得面对未来。在此写下自己这两年的考研历程,希望能帮到大家。

我的大致情况:

本人就读于北京“985”,读的是比较冷门的专业。整个大学期间读书不够认真,大一时基本上是全班倒数,即使后面努力追赶过,甚至拿过奖学金,但还是保研无望,因此只能靠考研来延续自己的研究生梦想。虽然说本科学校不错,不过给考研带来的却是更大的压力,在学习方面我比较好面子,所以考研对象只能是之上的学校,所以也基本上限定在北清人了(上海也有很多厉害的学校,但太远就不予考虑了)。

备考经历:

我主要还是讲一下我的备考经历,按时间顺序,里面会加上我的复习心得。

第一年的时候,那段时间一直听说考本校很有优势,只要能进复试基本都不会刷,所以自己还是比较有信心,非常自信地挑了算全校最好的专业之一国民经济学来冲。这种想法现在看来还是相当危险的,考研最大的敌人就是警惕不够。当时,我没有任何经济学基础,也觉得自己复习的还算认真,可是毕竟是跨专业,付出的得比别人多很多才有机会胜利,别人看一遍的书,我可能看了3遍还是不懂,而且爱玩游戏,每周都要和同学固定时间去打游戏。结果,在1000+的考生竞争中失败,第一年成绩是67+62+142+86=357(分数线360),当时查完分我就傻眼了,经济学专业课直接不及格,苦苦地东奔西走找老师问情况,但经常是碰一鼻子灰,各个院系都不接受没过校线和单科不达标的学生,也就是说我连申请调剂资格都没有;另一方面,我又觉得离成功又是这么近,数学优势特别明显,自己公共课基础不错,总分就差3分,专业课就差4分,很不甘心,所以就毅然选择了二战。从7月正式开始复习。

7月—9月中旬

时间安排:

7点起床,上午4小时数学,

下午2小时英语然后去健身打球

晚上3小时专业课(这时政治还没开始)

10点休息,看电视然后睡觉。

本以为第二年自己只要多复习专业课,保证其他科目的水平应该就可以了。可是没想到,自己的历程出现了这么大的波折。第二年我的目标就是考上,鉴于第一年经济学的惨败,觉得自己真在这方面学不过别人,所以选了北大数学系的一个应用统计专硕,学费好几万,不过竞争小,可是毕竟是北大,北大数学院全国文明,而且包含数学,我二战肯定不愿抛下去年的数学基础,同时可以稍微避开最近特别火的金融、经济、会计等专业,而且自己分析过,觉得将来的社会,数据的重要性将逐步增大,统计学的就业前景也应该越来越好(纯属个人想法)。从7月在家开始啃专业课,进度相当缓慢,很多是完全不会。不过还是坚持了下来,暑假的时候复习比较随意。

一直持续到9月份,然后来到在人大附近租了房子,每天去图书馆,和两个二战的研友一起复习,基本也是每天8小时左右,当然,每周必须休息一个晚上或者一天。

10—12月

时间安排:

1.早上6点半起床(主要是图书馆7点开门,我习惯坐同一个位置,必须逼自己早起,即使不想这么早起)

2.上午3小时数学2小时政治

3.下午2点半-5点半3小时英语(中午必须睡午觉,所以其实基本上2点半赶不到教室。。)

4.晚上6点半-10点专业课

5.回到租的房子心情好就看看今天没看完的书,不好就直接玩手机(大部分情况都心情不好。),当时没带电脑来学校,这是明智的选择。

Ps.10月到12月强度逐渐加大,对时间的控制也逐渐精确。

这个阶段有一个插曲,算坏事也算好事吧。

11月底,我女朋友找我来分手。我跟她之前其实出现了很多次矛盾(她已保研),简言之就是她觉得我在逃避就业,而且觉得女生比男生早就业很没安全感,可我觉得我基础好,很想再冲击一次研究生。暑假时吵过两回,不过都还是和好了,10月份吵过一次,我坚持要分,觉得她老来吵,影响我,是她哭着不要,我被她感动的不行,坚定了她就是我想找的另一半,所以又和好了,然后在11月底,她觉得等待太漫长太痛苦,提出了分,本以为还是和往常一样,各自清醒两天就好,殊不知这次是万劫不复的一刀两断,即使我再怎么想挽回。

谈了2年半,她是个很好很好的女孩,又温柔又漂亮又粘人。我只怪自己不认真去维系,很多时候都没能像一个男生一样去照顾她,才如此狼狈,说实在的直到今天成绩出来,我还是忘不了她。这件事给自己很大的冲击,觉得自己被别人否定的、被别人不信任的感觉是那么糟糕,再想到自己本科的不认真,一战的失败,就特别沮丧,就觉得我的人生完全被自己浪费了。还好现在还有一次机会救赎,就是二战,这次如果再失败,我甚至觉得整个人生可能就没救了。

这是好事也是坏事吧,好的是让我在最后一个月端正态度,每天看书在10-14小时左右,坏事是自己心情变的极不稳定,经常沉浸在痛苦、失望、愧疚中(因为自己确实2年都没好好陪她,觉得很愧疚很愧疚,很想考完以后带她去到处玩啥的,一堆乱七八糟的思想涌入心头),甚至向心理系的同学询问心理咨询的程序,即使自己是个很乐观很外向的人,但基本在这段时间也没有会心的笑容,经常会神经质的假设自己跟她的对话,重温过去的美好和期待下次的重逢。

为了帮我走出阴影,我妈还请了2天假过来陪我了,在考试还剩20天的时候给我带来了很多温暖。母亲永远是无条件最爱你的女人,我必须对得起我的父母,当时是我的唯一想法。

1月,考研终于来了

其实最后的日子特别难熬,身体累心也累,所以说考研战线也不宜拉的过长,根据是否跨考以及所报的专业火热程度来定,不过我觉得我挺过来了,从每次拿到试卷,我就对自己说,我一定要搞定它,让大家知道我不会那么容易被打倒。

第一天:

上午政治,单选和分析很简单,多选非常灵活基本上不是靠死记硬背的,所以考完以后还是有点虚。下午英语,今年我是按照题目顺序写的,不像去年把完型放在最后其他题耽误了太多时间,完型都是直接看选项乱选的。今年的英语题目难度分布不均匀,阅读理解比较难,很多都看了很久才能大致弄懂,完型,新题型,翻译比去年简单,尤其是新题型,基本送分。作文有点不太好写,关于陪伴和孝顺的。

考完后回去无聊,不想复习,就刷人人,无意间看到有机构传了答案,手贱点进去看了看,发现自己第一天的考试还算顺利,政治选择题应该扣10分,分析题答案基本还是到位了,梦想着自己能到80分,英语阅读错了6个,完型应该错了6个,新题型全对,翻译有点偏差,所以觉得比去年好一点点。不免心中还是比较开心的,希望第二天能够认真加油最

后一天!

第二天:

第一门是数学三,感觉、比去年简单,依旧没什么大问题,2个小时做完,而且基本每道题的解答过程思路都很清晰,最后对答案应该也是在140+,最后出来却是满分,专业课也是2个小时写完的,其中有5分完全不会,算是放弃了,20分不确定,其他比较基础(毕竟专硕要求不那么高,题目都很基础),并且提前半小时交卷了,大家千万别提前交卷,虽然我最后专业课考了147,但是提前交卷让我后悔死了,一直在想万一专业课陷阱很多扣了很多分痛失北大怎么办,每天都过得特别特别不安心。

我的复习方法

说了这么多虚的,由于考的不是热门专业,所以复习起来压力不是那么大,公共课考的算比较高了,大家可以借鉴下公共课的学习方法,现在说说具体的备考方法吧。

数学:

这个是我最擅长的。数学三我一直觉得是一门很神奇的科目,因为它让很多人失望,却又是很多人成功的关键,可以说数学应该算为数不多的如果你很厉害就可以打满分的科目吧,所以对于数学好的同学,强烈建议选择考数学的专业,这样可以为英语政治、专业课减轻不小负担,比如我公共课是297,即使专业课刚及格,总分也有390了,也算够高了吧。由于我二战时重点复习不在数学,因此我就说说我一战怎么复习的吧。

7月:数学必须一以贯之,我本科高数都是90+,在大三的上学期的3月份开始初步有了考研的打算时,那时我就把大一大二的课本做了一遍,然后看看英语,正式复习是7月开始的,基础不好的话必须提早些,开始看二李的《复习全书》(虽说今年听说李永乐只和王式安编了那本黄色的,不过我还是觉得白色那本挺好用的),由于数学是上午考,我就每天上午8点到11点都在看数学,以保持状态用了40-45天看完的,千万记住里面每一道习题都得动手做,把不会的题号记下来,以备下次重点复习,大致方针是按这样的进度:1、极限2天,2、一元函数微分5天;3、一元函数积分5天;4、多元函数4天;5无穷级数2天;

6、微分与差分方程2天;线代各章2天,概率前4章各2天,后3章1天。

8月中旬:李永乐做完了,这时我就开始做李永乐的《选择填空660题》,这里面的题目比较难,做起来有点心灰意冷,不过重点还是掌握里面的方法,而不在于题目本身,真题是完全没有这个难度的,就这样,每天40道,一共刷大概20天,就刷完了,恰好暑假也过去了。

总的来说,基础差的别急,多花时间放宽期限,不过最多也要60天搞定。

9月——10月:这是到了提高成绩的关键期,因为9月到10月是离考试既不近也不远的时间,这里我想推荐几本大家可能没有听过的书,叫做《微积分解题方法与技巧》(北大出版社刘书田)、《概率论与数理统计解题方法与技巧》(北大出版社张立卓)(为什么没有线代?不是没有而是我不推荐,虽然我也做完了但感觉一般,线代用李永乐的《线代辅导讲义》是最好的),我2次考试概率论部分都是满分,因此尤其推荐概率论这本书,有很多灵活的方法非常实用,其中有一道例题,基本囊括了整个数学三的概率论知识,看懂这本书基本可以保证你考研概率论部分满分(想当年大二的时候,那时太懒了,我基本从来不早起去赶第一节高数课,考前一个星期找到这本书看了一个星期,直接96,全班最高分),微积分这本有点难,做不出也没关系,但概率论这本真的是很好很好!大概从9月10号到10月20号,以上3本书都做完。同样不会的题目把题号标出来。不过注意,太偏太难的不用管。

从10月20到11月这10天,我把真题每天做了一套,并且认真对了答案,这是也大概知道自己的水平,那是我基本上在120-140波动,不太稳定,接下来的任务就是求稳了。

11月:我听过来人建议,把陈文灯的那本蓝色特别厚的复习全书挖出来看了看,感觉

就高数部分写的好,有挺多新思想和新解法的,时间充裕可以看看,线代和概率不如二李的,我当时是都刷完了,所以花的时间比较多,用了整整一个月。

12月:最后冲刺时,我基本是一天一套模拟题,能找到的都做,累了就把以前所有参考书不会做并且标出来的题拿出来再练练。当时做了一个6+2的套卷(6套),400题还是超越135分名字忘记了(10套),张宇的8套,以及还有一个姓曹的5套,卷子都挺好的,大家量力而做就行,不在多,而一定要做。最后3天可以不用做了,查漏补缺看笔记就好,放轻松去考试。

我对复习数学的建议:

1.如果复习时间过晚,那么就不太建议考带数学的专业了,因为数学是很难瞬间提高的。

2.尽量把学数学的时间定在上午,因为长时间的训练可以让自己在这个时间段对数字敏感,而数学正是上午考的。

3.模拟题要练,千万不能从开始备考到靠前一天一直抱着全书,让我想到,全书虽好,可不要贪杯。到最后全书也是为考卷服务的,所以模拟题要多做,对于找感觉及其重要。

4.在应试技巧方面,我想说的是一定要学会用特殊值法,考研教材上很多题的参考答案都会有一堆原理去解释,但我经常不会去看,我经常做的是找一个特殊值,尤其是选择题,基本8道题有5道以上都会用特殊值法求解或者验证,再用排除法来求解,这样的好处是只要你完全满足题目要求,就能很快很精确的排除错误答案。比如告诉你一个函数f(x),然后说了一堆性质,再问哪个选项正确,如果是我做题,我基本都会找出一个具体的函数,满足题干中的全部条件(一定要看清题),再用排除法把3个选项排除掉,这样做出来的题目成功率非常高而且花的时间少不用去想那些理论。填空题不那么好做,不过也有很多可以,比如题目告诉你limf(x)/x=2,那我就会直接把f(x)=2x来试一下再用f(x)=sin2x来看是不是一样的答案。经常可以直接得到答案。特殊值法在660那本书里可以好好练练,节约时间的神技能。

5.在考试过程中,千万别卡题,遇到不会的别多想,直接跳,做题顺序没必要压的那么死,像我今年,级数那道题我觉得可能会比较麻烦,就直接先跳过去做后面的题目了。

政治:

政治有很多大神在,详细的方法网上很多我以前也看了很多,我考的不算很高,就简单说点自己的心得吧:

1.政治不用开始的太早,9月中旬为宜,我感觉看它很容易上瘾,不知不觉就天天刷政治选择题耽误其他科目。

2.参考书是红宝书+风中劲草+肖秀荣1000+真题(其实真题也没什么用,我觉得,反正考过也不会再考了。)+最后的无数套题+各种资料。

3.前期基本是刷选择题,每天规定自己合适的量,1000题至少做2-3遍,风中劲草的套题做2遍,分析题不用太早看,大概12月10号再开始背,把肖四,和肖八中的分析题背了就行,尤其是肖四,简直是神卷,以后就会发现人手一卷的。

4.最后拼尽全力,把市面上能找到的套题全挖出来刷里面的选择题(我当时是和几个研友一起买,分摊所以花钱也不是特别多)。

英语:

1.世纪高教的一套黄皮书是每人必备的,英语非常有必要研究真题,我基本改革后每年的都研究了至少4遍。

2.世纪高教的阅读150篇一共有两本,一本基础,一本提高,个人觉得14年考研的基础篇里的文章都非常接近真题,题目也出的很好,很值得深入研究,可能因此我二战英语提高了12分吧,提高那本就偏难,看着只会打击自信,所以我把它扔了,宁愿把基础那本看

第二遍。(可能这本书每年都会改版,15年的也说不准了,不过14年的基础篇真的很好,值得去看看)

3.作文一定要早准备,我是从10月开始基本好词好句都会积累,并且每周一篇大作文,小作文是最后2个星期集中突破的,这个不急,但是大作文必须积累,不然真写不出什么好句子……

4.关于做题的顺序,我个人觉得应该按题目顺序做,有人说完型分值太低,应该先做阅读。不过我两年的经验可以跟大家说说:13年我先做的阅读,13年阅读比14简单,可是对我们来说还是难,所以我做的很慢,尤其最后一篇说英国法律的,耽误了挺多时间的,然后再写作文,10分钟+40分钟,时间有点不太够了,心急导致最后的翻译写的很差,一顿乱翻,最后再回过头来用5分钟乱填了完型的答案。完全没看文章,看哪个选项爽就选谁。14年我是按顺序来的,前面也提到,完型简单,所以自己花的时间也少,做的也顺,最后应该大致得7分,有了感觉再做阅读,今年阅读难,做的慢,不过partB很简单,而且翻译也简单为最后争取了大把的检查时间。

5.关于完型的答案分配,我一直觉得有个邪门的地方,就是答案经常是你读书以来最先认识的单词,比如conviction,excitement,enthusiasm,importance,这几个词,我一般就会觉得答案就是importance……不知道为啥这种感觉尤其强烈,而且经常正确。大家可以找真题看看有没有这种情况。

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新版北京大学应用统计专硕考研真题考研经验考研参考书

刚上大学的时候,我的家人希望我能考研,因为我的本科学校很普通。 当时,我并没有想过。直到这几年的学习,出于自身对专业课的兴趣越来越浓厚,想要继续深入系统的学习,而我们本科对专业课的学习知识一点皮毛,是远远不够的! 怀着专业的热爱,我毅然决定考研,在大三上册就开始准备复习。充满信心地去下定决心做一件事情是做好它的前提,最开始自己像一只无头苍蝇一般,没有方向。只能靠自己慢慢摸索,查资料、看考研经验分享、问学长学姐,虽然这个过程很繁琐,但是我已经下定决心考研,所以无所畏惧! 对于考研来说最关键的就是坚持。一年的考研时间,我想,对于这个词,我是有很多话要说的。 我以为自己是个能坚持的人,但是考研这一年来,真正让我体会到了坚持的不易! 正如很多研友的分享所说,考研谁不是一边想放弃一边又咬牙坚持着,那些坚持到最后的人,都会迎来他们的曙光。 文章可能有点长,末尾我也加了一些真题和资料的下载方式,大家放心阅读即可。 北京大学应用统计的初试科目为:(101)思想政治理论(201)英语一或(203)日语和(303)数学三和(432)统计学。 参考书目为: 1.《统计学》贾俊平、何晓群、金勇进,中国人民大学出版,第三版。 2.《概率论与数理统计教程》茆诗松、程依明(第三版)高等教育出版社。 关于英语

其实我的英语基础还是比较差的,起码在考研之前,这让我在英语学习中有一个非常大的坎要过,不过好在只要过了这个坎,英语成绩一定会有一个大幅度的提升,为了度过这个坎,我用了整整两个月的时间去看英语,用到的资料就是木糖英语的真题和单词,什么娱乐活动都没有,就只是看英语不停的坎,付出了读文章读到恶心的代价,虽然当时觉得真的很痛苦,但是实际上现在想来还是值得的,毕竟英语的分数已经超乎我的想象。 如果你的英语也很差,真的没必要自卑,拿自己的弱项去对抗别人的强项,徒增烦恼。在我复习的时候我不仅做了真题还顺带着背了真题里面的出现的高频率单词,这个基本上是背了两遍,虽然没有背的很熟,但是也丰富了词汇量,做真题,再背一背真题里出现的好句子。 关于单词,一共50个list,我每天就背一个list,背完后把单词抄到纸上,到晚上后就用铅笔把中文意思写出来(因为考研英语对拼写要求很低,所以大部分我们看到单词只需要反射出来什么意思就好!!!!!第一遍用了50天,同时可以每天做点阅读,每天做几篇模拟题(因为真题很重要,需要珍惜),第二遍单词每天过两个list,你会发现第二遍以后你的阅读有质的飞跃,因为单词都认识,我一直过单词过到考试。 单词没啥问题真题做起来就得心应手了,一般每套真题阅读控制在四个以内。因为不管题怎样,总会有一两道纠结的题,但是控制在四个以内就可以保证不拉分。最后两个月集中突破新题型和完型填空,你会发现,只要单词没问题了,一切都是那么美好。千万不要相信英语有捷径,捷径的终点就是悬崖摔下去,我有个同学就用了什么单词书,最后就是他阅读什么都看不懂,拼命学技巧,最后还是会错很多,捷径是致命的,英语单词就是王道!!!!

应用多元统计分析课后答案

2.1.试叙述多元联合分布和边际分布之间的关系。 解:多元联合分布讨论多个随机变量联合到一起的概率分布状况,12(,,)p X X X X '=L 的联合分布密 度函数是一个p 维的函数,而边际分布讨论是12(,,)p X X X X '=L 的子向量的概率分布,其概率密度 函数的维数小于p 。 2.2设二维随机向量1 2()X X '服从二元正态分布,写出其联合分布。 解:设1 2()X X '的均值向量为()1 2μμ'=μ,协方差矩阵为21 122212σσσσ?? ? ?? ,则其联合分布密度函数为 1/2 12 2 2112112222122121()exp ()()2f σσσσσσσσ--???????? '=---?? ? ??? ?????? x x μx μ。 2.3已知随机向量12()X X '的联合密度函数为 12121222 2[()()()()2()()] (,)()()d c x a b a x c x a x c f x x b a d c --+-----= -- 其中1a x b ≤≤,2c x d ≤≤。求 (1)随机变量1X 和2X 的边缘密度函数、均值和方差; (2)随机变量1X 和2X 的协方差和相关系数; (3)判断 1X 和2X 是否相互独立。 (1)解:随机变量 1X 和2X 的边缘密度函数、均值和方差; 11212122 2[()()()()2()()] ()()()d x c d c x a b a x c x a x c f x dx b a d c --+-----=--? 1221222222 2()()2[()()2()()]()()()() d d c c d c x a x b a x c x a x c dx b a d c b a d c -------=+----? 121 222202()()2[()2()]()()()() d d c c d c x a x b a t x a t dt b a d c b a d c ------= +----? 221212222 2()()[()2()] 1()()()()d c d c d c x a x b a t x a t b a d c b a d c b a ------=+= ----- 所以 由于1X 服从均匀分布,则均值为2b a +,方差为 ()2 12 b a -。

2015年北京大学应用统计硕士学费是多少

2015年北京大学应用统计硕士学费 本项目学费为6万元,分两年交清,每年学费为3万元,学生须于每学年注册时分别按学年交纳学费。届时未交纳或未足额交纳学费者,将不予办理入学及注册手续。 本专业不设学业奖学金,所有学生均需交纳学费。住宿及费用自理。 备考要求: 对单考生参加复试的要求由招生单位参考教育部复试分数基本要求自定。 各招生单位原则上按120%左右的比例进行差额复试。进行初试科目改革的学科专业复试差额比例可适当扩大,具体比例由招生单位自定。 需要特别说明的是,这个分数线只是最低要求,过了这个线是否可以参加复试,取决于各硕士研究生招生单位依据报考人数、考试成绩以及招生计划、复试比例最终确定的招生单位具体考研复试分数线。 成绩计算 各个高校考研复试成绩计算方法略有不同,一般来说大多数高校的计算方法如下: 复试成绩=专业课笔试成绩×笔试权重+面试成绩×(90%-笔试权重)+外语听说能力成绩×10% 注意 复试时间、地点、科目、方式由招生单位自定。复试办法和程序由招生单位公布。复试一般在5月上旬前结束。招生单位认为必要时,可再次复试。外国语听力及口语测试在复试进行,成绩计入复试成绩。 复试心态 1.复试面试中到底考察我们哪方面的能力呢? 复试面试过程中其实主要考察考生的综合素质。包括考生本科期间的能力结构、知识结构、计算机操作能力、外语能力和应变能力,在回答问题的时候并不要求十分精准的答案,但是要求考生流畅清楚以及有逻辑性的陈述即可。 2.复试面试中我应该怎样表现呢? 复试中首先要态度端正,不要表现出一副无所谓或者满不在乎的样子,同时要控制好回

答问题的时间。 3.复试面试中的问题是不是都特别难? 考生其实不必过于紧张,撇开学术问题,导师或许营造轻松对话氛围,让学生放松下来,就爱好,兴趣等等畅所欲言,学生也大可不必紧张,时刻提防,只要口气自然自信沉着即可,过分城府和老道反而适得其反。最后,考研复试本质上是一场面试活动,一场人与人之间的会面交流,作为学生一方,要着装得体,言谈温雅,谦虚诚恳,甚至注意手机调至振动等等细节,这些实属交往所尚之礼节,无须赘述。 4.要不要提前到复试院校地点? 至少保证提前一天到。第一,熟悉考场环境。第二,可以看点书准备复试。 5.面试一般会有几个老师? 通常来说大约在五位到八位之间。但有的学校可能只有三个,有的学校却有十个。 6.复试面试的时候我究竟应该怎样着装? 不管你穿什么衣服,都应该做到整洁、得体、大方、朴素,关键是自己觉得自在。如果你平时没有穿西服,复试时候穿西服,你自己本身就不自在。如果是应届考生,建议保留“学生样”,工作了的,就应该有“工作过的样子”,男生最好不要留长发,除非是搞艺术类的。女生不要穿吊带,高跟鞋,耳环、首饰,千万不能涂指甲。 7.进入复试考场前会很紧张,怎么办? 很正常的反应。建议没有轮到自己复试之前,不要和其他的考生朋友谈论关于复试的事,只会更加紧张,可以在离复试不远的地方看看所带的复试资料,或者听点音乐,进去后你就很快会消除紧张感。 8.进入面试考场时怎么做? 如果没有秘书带领,一定要轻轻敲门,待应允后再进去,进去后,一定要向在座的所有考官(导师)进行问好,如“各位老师好”、“下午好”等等,进行行礼,然后坐下。 9.分数线出来了,我却更担忧了,该怎么办? 能解决的问题不用担心,不能解决的问题担忧也没有用。别人能解决的问题,如果你不能,那就是你个人问题,所以一定要在复试前做好心态调整工作。 10.还没有最终确定复试学校,该怎么复习? 调剂成功前,先看原来报考学校的参考书目,确定后赶快看调剂学校的复试,看看有什么参考书目,再做新的计划。 11.在复试阶段的考生都是什么心态呢? 在复试阶段,很多考生都会“瞻前顾后”。“瞻前”就是对过去的事情(如初试)进行评价,过分地关注。比如有的考生初试成绩很好,但他认为那是因为运气好、发挥好,因此对复试的信心和把握不大;有的考生初试成绩不好,排名靠后,于是就反省自己,自责当初应该如何努力、如何复习,整个人被自责的情绪控制。所谓“顾后”就是对将来还未发生的事情过分担忧。很多通过初试的考生,特别是分数并不是很高的考生,在复试的过程中会更加紧张和焦虑,担心诸如“复试是不是也能取得好成绩?”、“能不能争取到公费指标?”、“会不会优先考虑本校学生?”、“自己想报考的导师是不是愿意招自己?”等问题。[1] 7如何备考 对于研究生复试的准备,不少招生办公室的负责老师都称:“无须准备,因为复试主要考察考生的知识积累情况。”但按照往年的经验,要想顺利的通过复试,充分准备也是必不可少的。 [1]扎实的专业基本功和良好的个人综合素养是面试的必要条件。要做到这些,我们需要在

北京大学数院432应用统计431金融数学,前沿交叉学科研究院大数据专业信息贴

北京大学数院432应用统计431金融数学,前沿交叉学科研究院大数据专业信息贴 最近闲了下来,跟两个学长在弄一些考研资料,弄了很久,在这个过程中自己终于有机会不像备考时那样紧张超负荷的学习,有机会安静下来回顾备考的五个月里自己到底做了什么学了什么,偶尔也会和复试的同学聊一聊,今年考上的同学很多都交流过,感觉大家都很优秀,特别和几个被刷的同学聊了聊,今年被刷的好像都是很厉害的985,其实水平也很高的,还有已经研究生毕业的同学又考的,在这个过程中总结了一些经验可以分享给下一届考的同学。 介绍一下自己的情况,本科所学专业为双一流学科,大学基本瞎玩,差点玩成学生会主席...绩点倒数,2.5出头。英语四六级都是飘过,政治从来没学过的,大学还挂过一门课就是思修,因为翘课被老师抓到了...去年八月份零基础开始准备差不多学习了五个月的时间,零基础跨专业,很幸运的考上了。 在考研这件事当中很多东西都是自己一个人摸索出来的,比如专业课,自己前前后后看了二十几本专业课的书,就在学校图书馆里看的,书又多而且都不用花钱...做了北大的历年真题应该是7年的,还有清华、科大等学校的真题,花了几千块买了好几个学长学姐的资料,有些课后题不会的查阅了很多资料,最终的结果就是今年考试基本每个题都能从书上找到出处,对于北大的题型感觉算是有一些心得吧。

自我感觉考研这个东西就是一个长跑,坚持下去就是胜利。比如考政治那一天,我考完之后就回酒店搜答案,多选连错5个,瞬间懵逼,下午考完英语,新题型又是全错,翻译只写了一个,就这种水平...考完第一天我就不想再考了,我想换做是谁,考成这样都没信心再考下去了吧,而且还是考北大,所以这件事情告诉我们一个道理就是考完不要对答案... 经验就不说了,几个学长学姐写的都挺好的,这里详细说说数院和叉院大数据一些相关信息。 数院有金融专硕和应用统计专硕,学制均为2年,学费分别为两年10万,6万。方向上应用统计专硕有两个,一个是金融一个是大数据,以前还有生物统计,因为就业面比较窄所以取消了。大数据方面一些课程要去人大上课,是和人大联合培养的,这里插一句新一轮学科评估北大和人大统计是并列第一,唯二两个A+,这个专业水平可想而知。叉院的大数据其实也是数院的老师建立起来的,最开始是鄂,现在由上交来的张在负责,他们都是数院的老师,叉院大数据是学硕,读三年,计算机能力要求较高,今年第二年招生,保送生源十分不错,统考人数较少,分数线较低,目前来看其最大优势就是师资很强,很多从其他院过来的老师。其实北大作为最早开设大数据专业的大学,其大数据专业就是由数院来组建的,但是一个很明显的问题就是无论数院还是叉院,大数据方向的老师都不是很多,所以在数院选择大数据方向会限制人数,叉院招生人数就更少了。对于叉院而言你能不能选到一个好的导师就是问题,本来老师就少,而且早就被保

应用多元统计分析试题及答案

一、填空题: 1、多元统计分析是运用数理统计方法来研究解决多指标问题的理论和方法. 2、回归参数显著性检验是检验解释变量对被解释变量的影响是否著. 3、聚类分析就是分析如何对样品(或变量)进行量化分类的问题。通常聚类分析分为 Q型聚类和 R型聚类。 4、相应分析的主要目的是寻求列联表行因素A 和列因素B 的基本分析特征和它们的最优联立表示。 5、因子分析把每个原始变量分解为两部分因素:一部分为公共因子,另一部分为特殊因子。 6、若 () (,), P x N αμα ∑=1,2,3….n且相互独立,则样本均值向量x服从的分布 为_x~N(μ,Σ/n)_。 二、简答 1、简述典型变量与典型相关系数的概念,并说明典型相关分析的基本思想。 在每组变量中找出变量的线性组合,使得两组的线性组合之间具有最大的相关系数。选取和最初挑选的这对线性组合不相关的线性组合,使其配对,并选取相关系数最大的一对,如此下去直到两组之间的相关性被提取完毕为止。被选出的线性组合配对称为典型变量,它们的相关系数称为典型相关系数。 2、简述相应分析的基本思想。 相应分析,是指对两个定性变量的多种水平进行分析。设有两组因素A和B,其中因素A包含r个水平,因素B包含c个水平。对这两组因素作随机抽样调查,得到一个rc的二维列联表,记为。要寻求列联表列因素A和行因素B的基本分析特征和最优列联表示。相应分析即是通过列联表的转换,使得因素A

和因素B 具有对等性,从而用相同的因子轴同时描述两个因素各个水平的情况。把两个因素的各个水平的状况同时反映到具有相同坐标轴的因子平面上,从而得到因素A 、B 的联系。 3、简述费希尔判别法的基本思想。 从k 个总体中抽取具有p 个指标的样品观测数据,借助方差分析的思想构造一个线性判别函数 系数: 确定的原则是使得总体之间区别最大,而使每个总体内部的离差最小。将新样品的p 个指标值代入线性判别函数式中求出 值,然后根据判别一定的规则,就可以判别新的样品属于哪个总体。 5、简述多元统计分析中协差阵检验的步骤 第一,提出待检验的假设 和H1; 第二,给出检验的统计量及其服从的分布; 第三,给定检验水平,查统计量的分布表,确定相应的临界值,从而得到否定域; 第四,根据样本观测值计算出统计量的值,看是否落入否定域中,以便对待判假设做出决策(拒绝或接受)。 协差阵的检验 检验0=ΣΣ 0p H =ΣI : /2 /21exp 2np n e tr n λ???? =-?? ? ???? S S 00p H =≠ΣΣI : /2 /2**1exp 2np n e tr n λ???? =-?? ? ???? S S

2020年北京大学统计学考研经验分享

https://www.360docs.net/doc/aa6379577.html,/?fromcode=9822 2020年北京大学统计学考研经验分享 如果目标专业竞争太过激烈的话,不妨看看有没有别的难度较低的相似的专业,这位学长就是这样做了正确的选择,成功考入了北京大学统计学专业,所以,选择,真的很重要! ?为何选择叉院 其实一开始我是打算考北京大学数学科学学院的应用统计专业,但是竞争过大。而与此同时我发现叉院培养方向我未来的发展方向吻合,授课老师都是各个学院的大牛。同时,我发现网上关于叉院的招生信息几乎为零。于是,在报名系统即将关闭的时候,我改了志愿。果然,实践证明,我的选择是无比正确的! ?复习阶段安排 (一)基础期:2-6月 在这一阶段,我主要是以打基础为主,在我整个考研的过程中,这一阶段也是我复习的时间最长的阶段。我认为基础阶段最重要的一个阶段,因为只要基础打扎实了,在后续的强化和冲刺阶段中才能够后劲十足,遇到各种纷繁复杂的题目时才能处变不惊,随机应变。 三月底开始准备专业课,先以茆诗松的概率论与数理统计为主打基础。同时,我还在看复旦大学李贤平的概率论基础,这是一本很经典的概率论教材,书中对概率论的基本概念、各个分布的联系都做了很完整的介绍,并且每个定理都给出了详尽的证明。但这本书对初学者还是有些难度的,因此我一般是拿着这本书,配合着北大mooc的概率论课程来学。 (二)强化阶段:7-9月 在强化阶段,我的学习强度并没有基础阶段那么大,而且这一阶段主要是以做题为主。 经过了基础阶段,我已经把茆书和李书都看完了,因此我的专业课也打下了扎实的基础。所以,我开始看陈家鼎的数理统计讲义。第一遍看得特别慢,在看陈书的同时也会再过一遍自己做的笔记。 看书的同时要辅以一定量的习题,很多知识都是在做题中慢慢理解的。九月份的时候在研途宝考研网上买了带有答案的习题资料,但在对比答案的过程中,我发现我对这本书的理解更深化了。所以,不管题目难度如何,不管是否有答案,对每一道题,你都要好好地去思考,只有这样,才会有进步。 (三)冲刺阶段: 10-12月 冲刺阶段是整个考研过程中最紧张、学习强度最大的阶段,而且是最能看出你的学习效果的阶段。在这个阶段中,很多人都犯了一个误区,就是只会刷题,刷各种题。我觉得在冲刺阶段中最好的学习方法是:边总结边做题。 冲刺阶段,我又把陈家鼎的书看了五六遍,而每过一次,我都会有新的想法。我真正读透是在10月底,所以说,学习专业课,一定要在基础阶段和强化阶段打好扎实的基础。同时,我还做了很多学校的真题,有中大、科大、华师、山大等的。 一年的时间足够改变一个人,足够让你去成为一个更好的自己。只要你够努力,只要你坚持不懈,上天是不会辜负你的。

2020年北京工业大学应用统计考研真题(回忆版)及考研参考书

2020年北京工业大学应用统计考研真题(回忆版)及考研参考书 育明教育506大印老师 北外教授、北大教授、人大教授、中财教授、社科院教授联合创办 2020年1月1日 【2021年考研温馨解析:考研失败的7大原因】 根据育明教育过去12年对10000多名考研学员的分析发现,大多数考生之所以考研失败,主要是基于以下几个方面的原因:第一,准备的时间太晚,在育明教育咨询的考生,很多都建议大三或者大二就开始准备,并且最好是大三就尝试考一次,但是大多数考生的复习时间也就是几个月,这么短时间,怎么能和准备了一两年的考上相比呢,除非你是神通。第二,院校选择和专业选择不合理。当然,很多考生也不知道怎么选择专业和院校,因为信息太少了,又缺乏相关的经验,这点可以咨询育明教育咨询师,由十余年考研咨询经验的高级咨询师给大家答疑解惑。第三,复习规划不合理。自上学以来,很多考生就是在家长和老师的安排下进行学习的,上大学以后大家就失去了学习安排的能力,导致考研不知道如何安排,这点可以根据育明一对一的复习进度进行解决。第四,复习技巧。很多辅导机构都会给大家讲解一些技巧,但是这些技能很难在考场上应用的,真正的技巧是要通过长时间的练习和备考磨炼出来的。第五,答题技巧。育明教育每年都会聘请具有5年以上公共课和专业课阅卷经验的老师对学员进行一对一指导的,这点是育明教育高通过率的秘诀,要知道,很多题目都是主观题,你能回答上来和你能得高分是两码事。第六,复习重点。考研考的就是心态,很多考生往往容易贪多,再加上把握不住重点,所以,越往最后越是急躁,越是觉得需要记忆的内容多,其实核心问题就是没有掌握住重点。第七,很多考生初试后,对复试不够重视,尤其是MPAcc的考生,报考人大、北外、北语等院校的考生,现在复试的比例越来越高了,所以一定要重视复试,育明教育的复试保过班次,大家可以考虑。 一、2020年北京工业大学应用统计考研真题回忆版 育明教育一对一学员回忆整理 楼主二本学校,报考北京工业大学应用统计专业,初试成绩417,如此高分大神,考研er们快来膜拜吧~ 首先我想强调一下如果你要下定决心考研究生,我说的是下定决心,你就一定不要中途放弃,不要觉得自己考不上,要有一定的自信,要相信自己能够坚持下来,一定不要有放弃的念头。 然后再来说一下考研的准备吧!我是从3月份开学后才开始准备的,当时也查了很多资料,也愁,不知道从何下手,不知道到底把目标定到哪里,也咨询过老师。我考研的目标是从上大学就决定的,大三是离考研最近的时期,当时的我也很迷茫,为自己的未来迷茫,直到后来我才明白,当开始为一件事情努力的时候,这种迷茫的感觉才会消失。我是很想去一个大城市的,北京又是离家最近的大城市,我想去,所以我最终确定了北京工业大学,应用统计专业。 ?数学: 育明考研考博培训中心官网:https://www.360docs.net/doc/aa6379577.html,400-6998-626

北京大学统计专业硕士研究生培养方案

北京大学 双证全日制应用统计专业硕士研究生培养方案 一、培养目标 为政府部门、大中型企业、咨询和研究机构培养高级应用统计专门人才。 (一)具备良好的专业素质和职业道德。 (二)掌握统计学基本理论和方法,并熟练应用统计分析软件,具备从事统计数据收集、整理、分析、预测和应用的基本技能。 (三)能够独立从事实际领域的应用统计工作。 (四)掌握一门外语的实际运用。 二、招生对象 具有国民教育序列大学本科学历(或本科同等学力)人员。 三、学习方式与年限 全日制,学习年限为2年。 四、培养方式 应用统计专业硕士研究生在学习统计理论的同时,将重视统计实践和统计软件的教学。我校和很多实际部门有广泛深入的联系。统计学方法可以用于多领域的实际问题。课堂教学中侧重统计方法的讲解,强化统计软件的操作和对实际数据的探索分析。通过参与解决来自政府、国防、航天、金融、保险、咨询、工业、农业、生物、医药等部门的实际问题培养学生解决实际问题和运用统计软件的能力。要求学生必修案例实务课,学生在第二学期结束后必须进行三个月的实习,在导师指导下解决至少一个有意义的实际问题,完成

实习报告。在课程设置上除了概率统计课程外,还设有专业方向的课程。为政府、金融、证券、医药、工业等部门培养合格的统计分析人才。 五、课程设置及学分 总学分为37学分,其中马克思主义理论课必修3学分,第一外国语必修4学分,专业基础课15学分,专业方向课12学分,案例实务课必修3学分。 (一)马克思主义理论课必修(3学分) 中国特色社会主义理论与实践研究2学分 自然辩证法概论(1学分)或 马克思主义与社会科学方法论(1学分) (二)第一外国语必修4学分 (三)专业基础课(不低于15学分) 可在下列课程中选择: 随机数学(I) 3学分 随机数学(II) 3学分 统计推断 3学分 现代统计计算 3学分 实用回归分析 3学分 统计软件 3学分 实用多元统计 3学分 实用时间序列 3学分 实用抽样调查 3学分 实用试验设计 3学分 应用随机过程3学分 统计咨询实践3学分 指导小组同意的其它课程。

2017年北京大学数学科学学院金融硕士、应用统计硕士考研真题辅导

该文档包括:第一部分:考研基本信息,第二部分:考研录取名单,第三部分:考研参考书,第四部分:考研经验,第五部分:考研资料。 好消息!好消息!2016年北京大学数学科学学院金融硕士录取9人,育明教育学员2人,进入复试2人,全部录取!应用统计级硕士有1名学生被录取。 一、北京大学数学科学学院专硕的学费 应用统计硕士30000元一年两年制 金融硕士50000一年两年制 奖学金:招生简章上写没有,但是这个可以有,每个人至少获得1.5W (特别是数学系的硕士生比较少,很容易申请) *:其实关于这个奖学金大家真的不用担心,北大数学是国家重点学科,拿到的经济补贴是非常多的,而且数院的老师还都是很大方的。 二、北京大学数学科学学院的师资力量 数学学院拥有一直学识渊博,治学严谨的师资队伍,包括中科院院士6名,长江学着十数名,国家杰出青年基金获得者十数名,博士生导师五十多名,国家“973”项目首席科学家和课题组成员十数人他们不仅在数学发展的前沿上硕果累累,蜚声国内外,更以培养功底扎实、献身于科教兴国事业的创新性跨世纪人才为己任。金融数学系的吴岚、杨静平统计系的房祥忠、耿直有非常多内推实习的机会。 *:而且大牛吴岚老师和耿直老师是真的可能会成为你的代课老师,这是可遇而不可求的,大家珍惜。

三、北京大学数学科学学院应用统计硕士的课程设置 学习年限为两年(四个学期),前三个学期以课堂学习为主。总学分为37学分,其中马克思注意理论课必修3学分,第一外国语必修4学分,专业基础课15学分,专业方向课12学分,案例实务课必修3学分。专业基础课程包括随机数学(Ⅰ),随机数学(Ⅱ),统计推断,现代统计计算实用回归分析,统计软件高级编程,实用多元统计,实用时间序列,实用抽样调查,实用试验设计,应用随机过程,统计咨询实践等课程。 学生在第二学期后到实际部门实习或在校承担来自实际部门的科研项目进行实践,实习实践3个月左右若学生能够提供符合要求的实习报告并经考核小组考核合格者可获得3学分案例实务必修课的成绩。 四、北京大学数学科学学院金融硕士的课程设置 必修课程除北京大学研究生院统一要求的政治外语类课程外,还包括:金融中的随机数学、金融中的统计方法、风险管理与金融监管、投资组合管理模型、衍生工具模型、风险管理的数学模型、以及证券投资、精算学、衍生工具和风险管理等方面的专题谈论班(任选一门)选修课将包含数学类课程:概率论与随机过程、数值方法与随机模拟、统计数据分析、金融时间序列分析、应用类课程:金融风险管理实践、金融经济学、实用精算方法、金融数学与精算学专题选讲、信用及利率衍生产品等。 *:你会发现北大数院开设的课程是非常实用的,大家觉得学概率论、统计什么的以后用不到,那只能说你的工作很low,但是北大数科毕

2018北京大学应用统计考研经验分享

楼主以初试第七、复试第一的成绩成功考入了北京大学应用统计专业,专业课满分可不多见,这个不仅仅需要扎实的复习,更需要在考场上有良好的心态。 我初试成绩408,第七,政治63,英语66,数学三131,专业课150.复试成绩第一,总成绩第二。本人来自于中部某985高校,统计学专业说实话专业课满分还是让我挺意外的,虽然今年专业课不难,但我总是会担心我计算错误,或者某些地方写的不是那么清楚。 初试最后一场考统计学的时候,我们那个考场还有30分钟结束考试的时候,刷啦啦的一片提前交卷的,我心想考研还提前交卷,有必要这么急吗....虽然周围交卷的动作挺让人烦躁的,我最后还是让自己静下心来,因为我知道有时候就这点时间可以完全影响到一个人以后的路,认真检验坚持到了最后一秒钟发现了一处笔误改正过来了。 其实初试还是有点让人不爽的,我坐在最后一桌,外面挂着的空调箱离我特别近,每次嗡嗡响的。考试前一天晚上睡觉老是担心自己睡过头错过早上的考试,睡觉睡得半梦半醒,老是想看时间。不过这个应该挺正常的,大多数人都有这种情况。我高中有次考试睡前紧张,弄得失眠了好久,结果第二天的数学考试考的还相当不错。 说这些呢,主要是想说考试的时候心态要好,就算心态不好有点紧张的话也不用太在意,因为并不会对你的成绩的发挥有太大的影响。真正影响最大的是考

前有些紧张,然后老在想我怎么这么紧张呢,到时候考场肯定考不好的那种人。然后考研当天还是要全心全力的考完,检查到最后一秒钟,相信自己的努力总会是有回报的。 学习方面的话总的来说开始的时间越早越好,总之没有坏处,别想着暑假才开始复习,不然你才刚开始复习,其他人可能都已经过完一遍了。时间分配上,我觉得个人有个人的习惯吧,大致来讲,每天除了吃饭、中午晚上睡觉以外90%以上的时间要用在学习上。平时看书看累了可以跑跑步、眺望远处来休息下。考研期间就不要想着到处玩什么了,考研完了有的是时间,这段时间好好奋斗,未来肯定会觉得值得的,正所谓天道酬勤。 接下来说说考研的选择问题吧,我个人是挺看好统计专业的,因为现在人工智能、大数据很火爆,金融行业也需要统计学,我刚上大学时是数学专业,就是觉得统计学专业好,后来申请转到了统计学专业。既然考研,那为什么不考个最好的学校呢,我当时就是这么想的。所以就想着北大或是清华,众所周知北大文理强,清华工科强,所以选择了北大。 北大的统计专业有数学学院的应用统计专业还有交叉研究院的数据科学(统计学),这两个专业初试科目完全一样包括专业课432统计学(是一套卷子)。数学学院的这个专业复试主要就是问统计专业课问题,还有本科学过的和统计学、数学相关的课程内容。交叉研究院的复试主要问统计学以外还会问到计算机。

应用多元统计分析习题解答_朱建平_第九章

Abbo无私奉献,只收1个金币,BS收5个金币的… 何老师考简单点啊……

第九章 典型相关分析 9.1 什么是典型相关分析?简述其基本思想。 答: 典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法。用于揭示两组变量之间的内在联系。典型相关分析的目的是识别并量化两组变量之间的联系。将两组变量相关关系的分析转化为一组变量的线性组合与另一组变量线性组合之间的相关关系。 基本思想: (1)在每组变量中找出变量的线性组合,使得两组的线性组合之间具有最大的相关系数。即: 若设(1) (1)(1) (1)12(,,,)p X X X =X 、(2) (2)(2)(2) 12(,,,)q X X X =X 是两组相互关联的随机变量, 分别在两组变量中选取若干有代表性的综合变量Ui 、Vi ,使是原变量的线性组合。 在(1)(1)(1)(2)()()1D D ''==a X b X 的条件下,使得(1)(1)(1)(2)(,)ρ''a X b X 达到最大。(2)选取和最初挑选的这对线性组合不相关的线性组合,使其配对,并选取相关系数最大的一对。 (3)如此继续下去,直到两组变量之间的相关性被提取完毕为此。 9.2 什么是典型变量?它具有哪些性质? 答:在典型相关分析中,在一定条件下选取系列线性组合以反映两组变量之间的线性关系,这被选出的线性组合配对被称为典型变量。具体来说, ()(1) ()(1)()(1)()(1) 11 22i i i i i P P U a X a X a X ' =+++a X ()(2) ()(2)()(2) ()(2) 11 22i i i i i q q V b X b X b X ' =+++b X 在(1)(1)(1)(2)()()1D D ''==a X b X 的条件下,使得(1)(1)(1)(2)(,)ρ''a X b X 达到最大,则称 (1)(1)'a X 、(1)(2) 'b X 是(1)X 、(2)X 的第一对典型相关变量。 典型变量性质: 典型相关量化了两组变量之间的联系,反映了两组变量的相关程度。 1. ()1,()1 (1,2,,)k k D U D V k r === (,)0, (,)0 ()i j i j C ov U U C ov V V i j ==≠ 2. 0 (,1,2,,)(,)0()0()i i j i j i r C ov U V i j j r λ≠==?? =≠??>? 9.3 试分析一组变量的典型变量与其主成分的联系与区别。 答:一组变量的典型变量和其主成分都是经过线性变换计算矩阵特征值与特征向量得出的。主成分分析只涉及一组变量的相互依赖关系而典型相关则扩展到两组变量之间的相互依赖关系之中,度量了这两组变量之间联系的强度。 ()(1)()(1)()(1)()(1) 1122i i i i i P P U a X a X a X '=+++a X ()(2)()(2)()(2)()(2) 1122i i i i i q q V b X b X b X '=+++b X (1)(1)(1)(1)1 2 (,,,)p X X X = X 、(2)(2)(2)(2)1 2 (,,,)q X X X = X

应用多元统计分析课后答案

应用多元统计分析课后答案 第五章 聚类分析 判别分析和聚类分析有何区别 答:即根据一定的判别准则,判定一个样本归属于哪一类。具体而言,设有n 个样本,对每个样本测得p 项指标(变量)的数据,已知每个样本属于k 个类别(或总体)中的某一类,通过找出一个最优的划分,使得不同类别的样本尽可能地区别开,并判别该样本属于哪个总体。聚类分析是分析如何对样品(或变量)进行量化分类的问题。在聚类之前,我们并不知道总体,而是通过一次次的聚类,使相近的样品(或变量)聚合形成总体。通俗来讲,判别分析是在已知有多少类及是什么类的情况下进行分类,而聚类分析是在不知道类的情况下进行分类。 试述系统聚类的基本思想。 答:系统聚类的基本思想是:距离相近的样品(或变量)先聚成类,距离相远的后聚成类,过程一直进行下去,每个样品(或变量)总能聚到合适的类中。 对样品和变量进行聚类分析时, 所构造的统计量分别是什么简要说明为什么这样构造 答:对样品进行聚类分析时,用距离来测定样品之间的相似程度。因为我们把n 个样本看作p 维空间的n 个点。点之间的距离即可代表样品间的相似度。常用的距离为 (一)闵可夫斯基距离:1/1 ()() p q q ij ik jk k d q X X ==-∑ q 取不同值,分为 (1)绝对距离(1q =) 1 (1)p ij ik jk k d X X ==-∑ (2)欧氏距离(2q =) 21/2 1 (2)() p ij ik jk k d X X ==-∑ (3)切比雪夫距离(q =∞)

1()max ij ik jk k p d X X ≤≤∞=- (二)马氏距离 (三)兰氏距离 对变量的相似性,我们更多地要了解变量的变化趋势或变化方向,因此用相关性进行衡量。 将变量看作p 维空间的向量,一般用 (一)夹角余弦 (二)相关系数 在进行系统聚类时,不同类间距离计算方法有何区别选择距离公式应遵循哪些原则 答: 设d ij 表示样品X i 与X j 之间距离,用D ij 表示类G i 与G j 之间的距离。 (1). 最短距离法 ,min i k j r kr ij X G X G D d ∈∈= min{,}kp kq D D = (2)最长距离法 ,max i p j q pq ij X G X G D d ∈∈= 21 ()()()ij i j i j d M -'=--X X ΣX X 11()p ik jk ij k ik jk X X d L p X X =-=+∑ cos p ik jk ij X X θ= ∑ ()() p ik i jk j ij X X X X r --= ∑ ij G X G X ij d D j j i i ∈∈= ,min

2018北大应用统计专业课145高分经验最全必看

2018北大应用统计专业课145高分经验最全必看 还是先介绍一下自己的情况:初试379,嗯…差一分,专业课145分也救不了我政治50…最后调剂到某985大学的应统专业,我本科是某985数院统计专业(嗯嗯…要比我调剂的学校好)接下来讲一些我专业课复习的经验,勿喷啊,只是自己复习的方法自己的一些想法,哈哈哈 之前看的一些经验帖好多都是推荐的茆诗松的概率论和统计,我是那种跟风的人…没错我也买了,第二版第三版都有,然而我只是翻了一元回归部分就放在那里了,这本书推荐给那些基础不太好的同学吧,我是觉得我想要的一些内容这本书没有,而且习题很多…就放置一边了。我是7月初开始复习的,先扫了一遍官网推荐的汪仁官的概率论,这本书很老了,网上卖的也很贵,我是在图书管借来复印的。这本书我没有做习题,之前就听过这本和李贤平的概率论基础差不多,所以我快速看一遍之后就开始看李贤平这本了。李贤平这本分布函数讲的是左连续,所以关于分布函数我是看的汪的那本。本科老师太坑极限定理这章没怎么讲,自己也没好好学,结果今年考了一道中心极限定理的题,自己做的不是很好…我调剂复试笔试考的试卷是和学硕一张卷子的,当时复习的时候才觉得这个很重要,推荐看一下汪的次序统计量和李的关于中心极限定理的习题,是靠后的几题,不要像我这一章只做了前几题…概率论的题我是只做了李这一本,这一本的题已经足够了,大概每章40-60题吧,挺经典的,至少要做两遍吧,我是觉得一遍我是记不住,后期可以把一些难题记在笔记上,简单的题就可以划去不看了。 统计我先看了陈家鼎的,这本书写的是挺难的…怎么说呢,觉得…没有先介绍一些基础知识吧。这本书我看了不低于两遍,课后习题也做了几遍,对于一些难的题真的没必要一定做出来,我开始就是…嗯我一定要做出来!后来问了北大清华统计直博的大神,他们也做不出来,所以考这种题的几率是很小的(不是说难题不能做,那种根本没思路,没可能考的题就不需要浪费时间了)我之后统计侧重于王兆军、邹长亮的数理统计教程,这本开始会讲一些基础内容,有一些铺垫。我是觉得UMVUE、N-P引理、UMPT、UMPUT很重要的,我记得我男票给我说北大本科好像没讲UMVUE,但是不管考不考我就是想看啊!万一考了我不就赚了!其实看这两本书有一个麻烦的事就是假设检验部分两本讲得是不太一样的,王的那本是分了显著性检验和最大功效检验,当时我男票在学高统,他建议我看王的那本。对于习题我是陈那本会做的都做了,然后王的那本是挑一些题做的,王的题很难,不要想着都做。我觉得统计是要好好做笔记的,在你复习一遍两遍之后,脑子里有了大概的框架了,结合看的几本书,分知识点整理笔记,一些好的例题难题都可以附在知识点后面。 我回归看了王松桂的线性统计模型-线性回归与方差分析,这本书讲得是多元的,很多内容不会考的,我是看了最小二乘、约束最小二乘、假设检验与预测、单因素两因素方差分析,逐步回归主要是了解一下思想,一元的我是看了茆诗松还有陈家鼎的,做了相应的课后题。 我是一个觉得笔记很重要的人,对于专业课我觉得是一定要做笔记,而且是自己做笔记不是看别人的笔记,可以参考别人的笔记但知识最后一定要是自己的! 啰啰嗦嗦说那么多感觉自己也没讲很多有用的,最后一点,书要读透!专

多元统计分析期末试题

一、填空题(20分) 1、若),2,1(),,(~)(n N X p =∑αμα 且相互独立,则样本均值向量X 2、变量的类型按尺度划分有_间隔尺度_、_有序尺度_、名义尺度_。 3、判别分析是判别样品 所属类型 的一种统计方法,常用的判别方法有__距离判别法_、Fisher 判别法、Bayes 判别法、逐步判别法。 4、Q 型聚类是指对_样品_进行聚类,R 型聚类是指对_指标(变量)_进行聚类。 5、设样品),2,1(,),,('21n i X X X X ip i i i ==,总体),(~∑μp N X ,对样品进行分类常用的距离有:明氏距 离,马氏距离2 ()ij d M =)()(1j i j i x x x x -∑'--,兰氏距离()ij d L 6、因子分析中因子载荷系数ij a 的统计意义是_第i 个变量与第j 个公因子的相关系数。 7、一元回归的数学模型是:εββ++=x y 10,多元回归的数学模型是: εββββ++++=p p x x x y 22110。 8、对应分析是将 R 型因子分析和Q 型因子分析结合起来进行的统计分析方法。 9、典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法。 二、计算题(60分) 1、设三维随机向量),(~3∑μN X ,其中??? ? ? ??=∑200031014,问1X 与2X 是否独立?),(21'X X 和3X 是否 独立?为什么? 解: 因为1),cov(21=X X ,所以1X 与2X 不独立。 把协差矩阵写成分块矩阵??? ? ??∑∑ ∑∑=∑22211211 ,),(21'X X 的协差矩阵为11∑因为12321),),cov((∑='X X X ,而012=∑,所以),(21'X X 和3X 是不相关的,而正态分布不相关与相互独 立是等价的,所以),(21'X X 和3X 是独立的。

考研 应用统计专硕介绍与院校选择

2017考研:应用统计专硕介绍与院校选择应用统计硕士专业学位的英文名称为“Master of Applied Statistics”,英文缩写,是培养具备良好的政治思想素质和职业道德素养,具有良好的统计学背景,系统掌握数据采集、处理、分析和开发的知识与技能,具备熟练应用计算机处理和分析数据的能力,能够在国家机关、党群团体、企事业单位、社会组织及科研教学部门从事统计调查咨询、数据分析、决策支持和信息管理的高层次、应用型应用统计专门人才。 应用统计硕士招生院校名单 一区 北京 北京大学中国人民大学清华大学中国科学院大学北京交通大学中央财经大学对外经济贸易大学北京理工大学北京工商大学北京师范大学首都师范大学北京林业大学首都经济贸易大学华北电力大学北京工业大学 天津南开大学天津财经大学天津商业大学

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中国药科大学江苏大学南京财经大学 解放军理工大学? ? 安徽 安徽大学中国科学技术大学安徽师范大学 陆军军官学院安徽财经大学? 福建厦门大学福州大学福建师范大学江西华东交通大学江西财经大学? 山东 山东大学中国海洋大学山东师范大学 山东财经大学青岛大学曲阜师范大学 湖北 武汉大学华中科技大学武汉理工大学中南财经政法大学华中农业大学湖北大学华中师范大学? ?

多元统计分析

应用多元统计分析 1

课程介绍 多元统计分析(简称多元分析)是统计学的一个重要分支.它是应用数理统计学来研究多变量(多指标)问题的理论和方法; 它是一元统计学的推广和发展. 多元统计分析是一门具有很强应用性的课程;它在自然科学和社会科学等各个领域中得到广泛的应用;它包括了很多非常有用的数据处理方法.

第一章绪论 第二章多元正态分布及参数的估计第三章多元正态总体参数的假设检验 第四章回归分析--第五章判别分析第六章聚类分析 第七章主成分分析 第八章因子分析 第九章对应分析方法 第十章典型相关分析第十一章偏最小二乘回归分析 本课程的内容多变量分析(数据结构简化)分类方法两组变量的相关分析基础理论两组变量的相依分析

使用的教材 普通高等教育”十一五”国家级教材 北京大学数学教学系列丛书 本科生 数学基础课教材 应用多元统计分析(北京大学出版社,高惠璇,2006.10)

参考书(一) 1. 实用多元统计分析(方开泰,1989,见参考文献[1]) 2. 多元统计分析引论(张尧庭,方开泰, 2003,见[2]) 3. 实用多元统计分析(王学仁,1990 ,见[6]) 4. 应用多元分析(王学民,1999 ,见[8]) 5. 实用统计方法与SAS系统(高惠璇,2001, 见[3]) 6. 多元统计分析(于秀林,1999 ,见[9]) 7. 多元统计方法(周光亚,1988 ,见[28]) 8. 多元分析(英. M . 肯德尔,1983 ,见[15]) 9. SAS系统使用手册等资料(1994-1998 ,见[17]-[21])

参考书(二) (1) An Introduction to Multivariate Statistical Analysis(Anderson 1984 ,见[22]) (2) Applied Multivariate Statistical Analysis( Richard A.Johnson and Dean W.Wichern 4th ed 1998) 中译本:实用多元统计分析(陆璇译2001 ,见[5])(3) Linear Statistical Inference and Its Applications (C.R.Rao 1973) 中译本:线性统计推断及其应用(C.R.劳1987 ,见[25])

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