2020年北京大学统计学考研经验分享
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。
北大应用统计考研
北大应用统计考研
北大应用统计考研，备考攻略分享
在北大应用统计考研备考过程中，有许多关键因素需要考生重视。
首先，考生应该明确自己的目标和动机，了解为什么选择应用统计专业以及考研的意义。
这样的意识能够激发学习的动力，使考生在备考过程中更加专注和坚持。
其次，考生应从三个方面进行全面准备：基础知识、数学方法和编程能力。
基础知识是应用统计考研的基石，考生需要对概率论、数理统计、线性代数等基础课程进行系统学习。
数学方法是应用统计专业的重要工具，考生应掌握微积分、矩阵代数等数学工具的使用方法。
此外，编程能力对于应用统计专业的学习和研究也非常重要，考生可以选择学习R语言或Python
等编程语言。
此外，考生还可以通过参加模拟考试和解析真题来提高应试能力。
模拟考试可以帮助考生了解考试的形式和内容，熟悉考试环境，提高答题速度和准确性。
解析真题可以帮助考生了解考试的出题思路和答题技巧，发现自己的不足之处，并加以改进。
最后，考生在备考过程中还需要合理安排时间，做好时间管理。
制定详细的备考计划，合理分配每天的学习时间，保证高效和有序进行备考工作。
同时，要合理安排休息时间，保持身心健康。
综上所述，北大应用统计考研不仅仅是一场考试，更是对考生
综合素质和能力的考验。
只有全面准备，注重基础，提高应试能力，合理规划时间，才能够在考试中取得好成绩。
希望考生能够充分利用备考时间，全力以赴迎接北大应用统计考研的挑战！。
北大概率论与数理统计考研
北大概率论与数理统计考研北大概率论与数理统计考研内容总结如下:1. 概率论基础知识：包括事件、样本空间、随机变量、概率分布、期望、方差等基本概念，以及常见离散分布（如二项分布、泊松分布）和连续分布（如均匀分布、正态分布）的性质和应用。
2. 数理统计基本概念：研究数据的收集、整理和分析方法，包括参数估计、假设检验和置信区间。
需要熟悉常见分布的参数估计方法（如最大似然估计）以及假设检验的原理和步骤。
3. 抽样理论：深入了解简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等抽样方法的原理与应用，了解样本中心极限定理以及样本容量与抽样误差之间的关系。
4. 统计推断：对数据进行分析得出总体特征的过程，包括点估计和区间估计。
需要了解估计量的性质，如无偏性、一致性以及有效性，能够构造估计量和置信区间。
5. 假设检验：通过对样本数据进行检验，判断总体参数是否满足某种设定。
需要了解假设检验的基本步骤、拒绝域的确定以及错误类型的问题。
还需要掌握常见分布（如t分布、F分布）的应用。
6. 方差分析：研究不同因素对总体差异的贡献程度，进行统计推断。
需要了解单因素方差分析和多因素方差分析的原理和应用，能够进行方差分析表的解读和统计判断。
7. 回归分析：研究自变量与因变量之间的关系，进行参数估计和模型检验。
需要了解简单线性回归和多元线性回归的原理和步骤，能够进行回归模型的构建和参数估计。
8. 相关分析：研究两个变量之间的相关性和线性关系。
需要了解皮尔逊相关系数和秩相关系数的计算和性质，能够进行相关分析的假设检验和解读。
9. 非参数检验：针对总体分布未知或不满足常见分布假设的情况，进行假设检验和区间估计。
需要了解秩和检验、K-S检验、符号检验等非参数方法的基本原理和应用。
总体而言，北大概率论与数理统计考研涵盖了概率论和数理统计的基本理论和方法，考生需要通过对概念、方法和应用的学习掌握，熟练运用各种统计工具进行数据分析和推断。
同时，还需进行大量的练习和实践，加强对各种方法的理解和应用能力。
北京大学应用统计硕士难点解析
北京大学应用统计硕士难点解析方差分析1.通过分析数据的误差判断各总体均值是否相等;研究一个或多个分类型自变量对一个数值型因变量的影响单因素方差分析：涉及一个分类的自变量双因素方差分析：涉及两个分类的自变量2.(1)仅从散点图上观察还不能提供充分的证据证明不同行业被投诉的次数之间有显著差异这种差异也可能是由于抽样的随机性所造成的需要有更准确的方法来检验这种差异是否显著，也就是进行方差分析所以叫方差分析，因为虽然我们感兴趣的是均值，但在判断均值之间是否有差异时则需要借助于方差这个名字也表示：它是通过对数据误差来源的分析判断不同总体的均值是否相等。
因此，进行方差分析时，需要考察数据误差的来源(2)随机误差因素的同一水平(总体)下，样本各观察值之间的差异比如，同一行业下不同企业被投诉次数是不同的这种差异可以看成是随机因素的影响，称为随机误差系统误差因素的不同水平(不同总体)下，各观察值之间的差异比如，不同行业之间的被投诉次数之间的差异这种差异可能是由于抽样的随机性所造成的，也可能是由于行业本身所造成的，后者所形成的误差是由系统性因素造成的，称为系统误差(3)数据的误差用平方和(sumofsquares)表示组内平方和(withingroups)因素的同一水平(同一个总体)下样本数据的平方和比如，零售业被投诉次数的误差平方和组内平方和只包含随机误差组间平方和(betweengroups)因素的不同水平(不同总体)下各样本之间的平方和比如，四个行业被投诉次数之间的误差平方和组间平方和既包括随机误差，也包括系统误差3.方差分析的基本假定正态性：每个总体都应服从正态分布对于因素的每一个水平，其观察值是来自服从正态分布总体的简单随机样本比如，每个行业被投诉的次数必需服从正态分布方差齐性：各个总体的方差必须相同各组观察数据是从具有相同方差的总体中抽取的比如，四个行业被投诉次数的方差都相等独立性：观察值是独立的(该假定不满足对结果影响较大)4.问题的一般提法：(1)设因素有k个水平，每个水平的均值分别用m1,m2,¼,mk表示(2)要检验k个水平(总体)的均值是否相等，需要提出如下假设：H0：m1=m2=...=mkH1：m1,m2,¼，mk不全相等5.SST：全部观察值xij与总平均值的离差平方和，反映全部观察值的离散状况SSA:各组平均值xi与总平均值xij的离差平方和;反映各总体的样本均值之间的差异程度，又称组间平方和;该平方和既包括随机误差，也包括系统误差SSE:每个水平或组的各样本数据与其组平均值的离差平方和;反映每个样本各观察值的离散状况，又称组内平方和;该平方和反映的是随机误差的大小总离差平方和(SST)、误差项离差平方和(SSE)、水平项离差平方和(SSA)之间的关系:SST=SSA+SSE如果原假设成立，则表明没有系统误差，组间平方和SSA除以自由度后的均方与组内平方和SSE和除以自由度后的均方差异就不会太大;如果组间均方显著地大于组内均方，说明各水平(总体)之间的差异不仅有随机误差，还有系统误差判断因素的水平是否对其观察值有影响，实际上就是比较组间方差与组内方差之间差异的大小6.均方各误差平方和的大小与观察值的多少有关，为消除观察值多少对误差平方和大小的影响，需要将其平均，这就是均方，也称为方差计算方法是用误差平方和除以相应的自由度三个平方和对应的自由度分别是SST的自由度为n-1，其中n为全部观察值的个数SSA的自由度为k-1，其中k为因素水平(总体)的个数SSE的自由度为n-k7.构造检验统计量将MSA和MSE进行对比，即得到所需要的检验统计量F当H0为真时，二者的比值服从分子自由度为k-1、分母自由度为n-k的F分布将统计量的值F与给定的显著性水平a的临界值Fa进行比较，作出对原假设H0的决策²根据给定的显著性水平a，在F分布表中查找与第一自由度df1=k-1、第二自由度df2=n-k相应的临界值Fa²若F>Fa，则拒绝原假设H0，表明均值之间的差异是显著的，所检验的因素对观察值有显著影响²若F8.关系强度变量间关系的强度用自变量平方和(SSA)及残差平方和(SSE)占总平方和(SST)的比例大小来反映自变量平方和占总平方和的比例记为R2,即3、其平方根R就可以用来测量两个变量之间的关系强度。
北大统计考研
北大统计考研
北大统计考研是众多考生梦寐以求的目标。
北大作为全国重点高校，统计学专业在国内乃至国际上都享有盛誉。
因此，北大统计考研的竞争也格外激烈。
下面将从考试科目、复试面试以及备考建议等方面给出一些关于北大统计考研的相关信息。
首先，北大统计考研的科目涵盖了数学、统计学、经济学和计算机科学等多个学科领域。
考试内容涉及概率论、数理统计、统计计算与实验设计、高等数学、线性代数、数学分析、微分方程等多个学科知识。
因此，考生在备考过程中需要全面系统地复习这些学科，掌握基本概念、原理和方法，并且通过大量的习题来提高解题能力。
其次，北大统计考研的复试环节是非常关键的。
复试主要包括专业课笔试、英语口语和综合面试。
专业课笔试是考察考生对统计学专业知识的理解和掌握程度，包括概率与统计、数理统计、应用统计等内容。
口语和综合面试则主要考察考生的综合素质和专业能力，包括英语口语流利程度、解决问题的能力、论述问题的功底等。
最后，对于北大统计考研的备考建议，首先要制定合理的学习计划。
备考时间有限，要合理安排各个学科的学习进度，做到科学高效地复习；其次要重视对基础知识的掌握。
基础知识是学习的基石，只有打牢基础，才能在复杂的考试中游刃有余；此外要多做题，通过做一些经典习题和历年真题，可以提高解题速度和准确度，并且对考试的形式和题型有更好的了解。
综上所述，北大统计考研是一个综合素质和专业能力并重的考试。
考生应该全面复习各个学科的知识，并且注重备考策略的制定和执行。
只有做好充分的准备，才能在北大统计考研中取得优异的成绩。
统计学专业学习经验分享
统计学专业学习经验分享作为一个学习统计学的学生，我深深地感受到这门学科的重要性和难度。
统计学是一门涉及各个领域的学科，需要我们具备扎实的数学基础、清晰的思维逻辑和良好的数据处理能力。
在这里，我想分享一些我在统计学专业学习过程中的经验和心得，希望能对其他学习统计学的同学有所帮助。
一、打好数学基础统计学是一门数学应用学科。
因此，我们学习统计学首先需要打好数学基础。
高中数学的基本知识是入门的必备要求，如初等代数、函数、微积分等。
在大学学习期间，我们还需要学习高等数学和线性代数等更深入的知识。
此外，我们还需要了解一些概率论和数理统计等方面的知识，这样才能更好地理解统计学的基本概念和方法。
二、注重学习实践统计学是一门需要实践的学科，纸上谈兵是不行的。
因此，我们需要注重学习实践。
在学习过程中，我们要多参加一些实验、课程设计和科研活动等实践课程，这样才能更加深入地理解和掌握学过的知识，同时也要了解最新的统计方法和应用领域。
三、加强编程能力培养统计学涉及到大量的数据处理和分析。
因此，我们需要具备一定的编程能力，如R、Python等。
这些编程语言可以帮助我们快速地进行数据处理、分析和可视化等工作。
当然，在学习时不仅要知道如何运用这些工具，还要了解它们的优缺点和适用范围。
四、积极交流、互助学习统计学是一门缺乏实践经验很难掌握的学科。
在学习过程中，我们需要和同学们积极交流、互助学习。
可以利用社交网络，在线讨论等方式交换自己的学习心得和体会，同时也可以询问和借鉴他人的经验。
这样可以加深自己的理解和记忆，并且有助于发现自己的问题和错误，及时纠正。
五、提高实际应用能力统计学除了应用于学术领域以外，还广泛应用于工业、商业等领域，对于实际生活和工作也是有很大的帮助的。
所以，我们需要深入了解统计学在实际应用中的方法和流程，增强自己的实际应用能力。
这样不仅有助于我们更好地进行数据处理和分析，也能提升我们在职场中的竞争力。
六、持续学习，不断提高学习是一条漫长的路程，同学们应该持之以恒，不断提高自己的能力和水平。
北大应统专业课满分经验分享
我初试成绩408，第七，政治63，英语64，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。
专业课满分让我很惊喜，虽然今年专业课不难，但是得满分确实还是有难度的。
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。
不管怎么说考研的时候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。
接着说说初试科目方面，政治英语的话，我的成绩不算高，而且这方面的资料很多，我就不多说了。
考研统计学备考经验分享
考研统计学备考经验分享统计学是一门重要的学科，也是考研的一门常见科目。
备考统计学需要具备扎实的基础知识和一定的逻辑思维能力。
在我的备考经验中，我总结了一些有效的备考方法和技巧，希望可以对即将备考统计学的同学有所帮助。
首先，扎实基础知识是考研统计学备考的关键。
统计学是一门理论联系实际的学科，要掌握好统计学的核心概念和基本原理。
在备考过程中，我不断回顾和巩固统计学的基础知识，比如概率论、数理统计等。
通过做大量的题目和习题，我逐渐熟悉了统计学的计算方法和推导过程，提高了理论和实践应用的能力。
其次，刷题是备考统计学的重要环节。
不同于其他学科，统计学考试注重对应用能力和解决实际问题的能力的考察。
因此，做大量的题目是非常重要的。
我建议同学们在备考过程中，可以选择一些经典的考研真题或者辅导书中的习题进行刷题。
通过刷题，不仅可以提高做题速度和准确率，还可以增强对解题思路和方法的掌握。
除了刷题外，我还推荐同学们多阅读相关的学术论文和专业书籍。
统计学作为一门理论学科，不仅要求我们具备应用能力，还需要了解其中的理论基础和最新研究动态。
阅读论文可以帮助我们拓宽视野，跟上统计学领域的最新进展。
同时，专业书籍则可以帮助我们更好地理解和掌握统计学的概念和方法。
在备考统计学过程中，我还发现了一些有效的复习方法和技巧。
首先，要合理规划学习时间。
统计学涉及的知识点较多，需要进行系统性的学习和理解。
我建议同学们每天保持固定的学习时间，并把时间合理分配给不同的知识点。
其次，要注重思维训练。
统计学考试不仅考察我们的记忆能力，更注重我们的逻辑思维和解题能力。
通过做一些思维训练题，可以提高我们的思维灵活性和解决问题的能力。
最后，要注重总结和归纳。
统计学的知识点之间有一定的联系和延伸，我们要善于总结和归纳，以便更好地理解和记忆。
最后，备考统计学也需要注意心理调节。
备考期间，会面临各种各样的问题和困难，比如时间紧迫、压力大等。
我们需要保持积极乐观的心态，不断调整自己的学习状态和情绪。
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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。