专业课精细学习计划上海财经大学应用统计硕士432复习经验.docx
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专业课精细学习计划上海财经大学应用统计硕士432复习经验
专业课精细学习计划
学校:
上海财经大学
专业课代码及名称:
统计学(432)
适用学院、专业:
统计与管理学院应用统计专业
计划制定人:
目录
一、专业课复习全年规划3
1、基础复习阶段(开始复习-16年8月)3
2、强化提高阶段(16年9月-16年11月)3
3、冲刺阶段(16年12月-16年12月)3
二、专业课参考资料3
三、专业课学习方法解读3
1.参考书的阅读方法3
2.学习笔记的整理方法4
3.真题的使用方法4
四、专业课各阶段具体学习计划4
第一阶段:
基础复习阶段(开始复习—16年8月)4
第二阶段:
强化提高阶段(16年9月—16年11月)9
(一)参考书深入复习计划9
(二)历年真题学习计划16
第三阶段:
冲刺阶段(16年11月-16年12月)17
五、经验分享——“赠人玫瑰,手留余香”17
一、专业课复习全年规划
1、基础复习阶段(开始复习-16年8月)
本阶段主要用于跨专业考生学习指定参考书,要求吃透参考书内容,做到准确定位,事无巨细地对涉及到的各类知识点进行地毯式的复习,夯实基础,训练思维,掌握一些基本概念和基本模型,本专业考生要在抓好专业课课堂学习的基础上温习指定参考书,为下一个阶段做好准备。
2、强化提高阶段(16年9月-16年11月)
本阶段,考生要对指定参考书进行深入复习,加强知识点的前后联系,建立整体框架结构,分清重难点,对重难点基本掌握,并完成参考书配有的习题训练。
做历年真题,弄清考试形式、题型设置和难易程度等内容。
3、冲刺阶段(16年12月-16年12月)
总结所有重点知识点,包括重点概念、理论和模型等,查漏补缺,回归教材。
温习专业课笔记和历年真题,做专业课模拟试题。
调整心态,保持状态,积极应考。
二、专业课参考资料
1、教材:
《统计学》(贾俊平)、《概率论与数理统计》(茆诗松)
2、配套习题:
《MAS考试过关必做习题集》、《统计学学习指导书》
3、上财历年432真题、其他30所高校432真题
三、专业课学习方法解读
1.参考书的阅读方法
(1)目录法:
先通读各本参考书的目录,对于知识体系有着初步了解,了解书的内在逻辑结构,然后再去深入研读书的内容。
(2)体系法:
为自己所学的知识建立起框架,否则知识内容浩繁,容易遗忘,最好能够闭上眼睛的时候,眼前出现完整的知识体系。
(3)问题法:
将自己所学的知识总结成问题写出来,每章的主标题和副标题都是很好的出题素材。
尽可能把所有的知识要点都能够整理成问题。
2.学习笔记的整理方法
(1)通过目录法、体系法的学习形成框架后,在仔细看书的同时应开始做笔记,笔记在刚开始的时候可能会影响看书的速度,但是随着时间的发展,会发现笔记对于整理思路和理解课本的内容都很有好处。
(2)做笔记的方法不是简单地把书上的内容抄到笔记本上,而是把书上的内容整理成为一个个小问题,按照题型来进行归纳总结。
3.真题的使用方法
认真分析历年试题,做好总结,对于考生明确复习方向,确定复习范围和重点,做好应试准备都具有十分重要的作用。
分析试题主要应当了解以下几个方面:
命题的风格(如难易程度,是注重基础知识、应用能力还是发挥能力,是否存在偏、难、怪现象等)、题型、题量、考试范围、分值分布、考试重点、考查的侧重点等。
考生可以根据这些特点,有针对性地复习和准备,并进行一些有针对性的练习,这样既可以检查自己的复习效果,发现自己的不足之处,以待改进;又可以巩固所学的知识,使之条理化、系统化。
四、专业课各阶段具体学习计划
第一阶段:
基础复习阶段(开始复习—16年8月)
阶段目标
对指定参考书目进行“地毯式”学习一遍,了解全书内容,理解书中的每一个知识点。
对各门课程有个系统性的了解,弄清每本书的章节分布情况,内在逻辑结构,重点章节所在等,但不要求记住。
注意事项
1.学习任务中所说的“一遍”不一定是指仅看一次书,某些难点多的章节可能要反复看几遍才能彻底理解通过。
2.本阶段学习重在理解,不需强制记忆,但一定要全面。
3.每本书每章节看完后最好自己能闭上书后列一个提纲,以此回忆内容梗概,也方便以后看着提纲进行提醒式记忆。
4.看进度,卡时间。
一定要防止看书太慢,遇到弄不懂的问题,要及时请教专业咨询师或本校老师。
5.看书过程中,有条件听课的一定要去听听目标院校导师的课。
要是不方便的话,本校开设的相关课程也可以去听一下。
复习
资料
周次
相关知识点的建议学习时间
学习内容
(要求说明:
章节要求、知识点、考查题型、分值)
《统计学》
《统计学学习指导书》
第1周
11-18小时
2-4小时
第一章导论
本章主要介绍的统计学的一些基本概念,包括统计学的含义、统计数据及其分类、统计中常用的一些基本概念等等。
总体来说比较简单,为以后内容打下基础。
有些内容有可能会出在简答题和选择题里面:
数据的类型、总体和样本的判断、参数和统计量、变量的类型等等。
3-6小时
第二章数据的搜集
本章主要内容是数据的来源、搜集方法及误差,每一节内容都有考有考简答题和选择题的可能。
第一轮只需掌握基本概念即可,在第三轮复习时可以准备简答题。
6-8小时
第三章数据的图表展示
本章首先介绍数据预处理的方式,然后介绍频数分布表的编制及图表展示方式。
基本还是只会在选择题和简答题出现,同时,本章教材中出现的大量电脑操作内容考试不会涉及。
第一节数据的预处理内容只需简单了解。
品质数据和数值型数据的整理与展示需要掌握,记住不同数据的各种不同的图示处理方法。
最后一节合理使用图表考的概率较小。
本章内容较多,考点比较分散,比较重要的有:
各种图示的不同应用场合,直方图和条形图的区别,数据分组的方法和注意事项等等,学习方法上只有重复记背。
第2周
13-16小时
6-7小时
第四章数据的概括性度量
本章重点讨论分布特征值的计算方法、特点及其应用场合。
包括三个方面:
集中趋势、离散程度、偏态与峰态。
本书中的内容难度不大,且和概率论联系非常紧密,复习时既可以先只掌握本书上的简单内容,也可以和数三概率论科目或专业课概率论内容结合复习。
其中,对于各特征值的计算可能会在选择题和计算题中出现,需要掌握公式。
同时,简答题中也可能出现本章内容,在第三轮复习中对特征值得应用场合需要熟记。
7-9小时
第五章概率与概率分布
本章主要介绍概率与概率分布的基础知识。
与概率论课程内容联系紧密,仍可以只复习本教材中的相对容易的内容,比较复杂的概率内容可以在概率论课程中深入讨论,此时只掌握基本方法即可。
同时,需要准备一些简答题可能涉及的内容,如概率的古典定义、统计定义和主观定义,两两独立和相互独立区别,独立和互斥,随机变量定义、离散系数的作用等等。
可以在计算题中出现的是各种类的随机变量的概率分布,记背其概率密度函数和分布函数、期望和方差的公式等。
这些分布包括0-1分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正太分布等。
第3周
16-20小时
8-10小时
第六章统计量及其抽样分布
本章系统地介绍统计量概念,以正太分布为基础导出几个常用的重要分布,并给出一些常用的样本统计量的抽样分布。
本章是考试的重点内容,选择题、简答题、计算题都可能涉及,和概率论科目联系非常紧密,和专业课的概率论相比较简单,理解起来并不困难,但需要掌握的内容较多。
第一节和第二节关于各种统计量的概念容易在简答题中出现,第一轮复习理解既可。
第三节需掌握三大分布教材上内容,配合练习。
第四节重点掌握中心极限定理的思想和应用。
后三节的各种抽样分布需熟记。
8-10小时
第七章参数估计
本章介绍参数估计的基本方法,内容包括一个总体参数的估计和两个总体参数的估计,最后介绍参数估计中样本量的确定问题。
本章是考试的重点内容,选择题、简答题、计算题都可能涉及,和概率论科目联系非常紧密。
第一节参数估计的基本原理在选择和简答中出现可能性很大,第一轮复习重点理解即可。
二、三两节和第六章的内容有相通之处,计算题考察,需要熟记并练习。
第四节较简单,理解会计算即可。
第4周
14-19小时
8-10小时
第八章假设检验
本章内容讨论的是如何利用样本信息,对假设成立与否做出判断的一套程序。
本章是考试的重点内容,选择题、简答题、计算题都可能涉及。
易考简答题和选择题的有:
假设检验的思想、两类错误、假设检验流程、P值的定义、统计量的确定等等,需要理解掌握。
二、三两节具体区间的计算作为计算题掌握。
最后一节重点理解即可。
6-9小时
第九章列联分析
本章讨论是对于分类数据的列联分析方法。
在历年考试中出现很少,内容也较简单,但仍需要重点复习。
本章作为可能出现计算题章节掌握,重点是χ2检验和各种列联系数的计算。
同时一些简答题内容需要理解:
各种相关系数的适用场合等。
第5周
16-21小时
7-10小时
第十章方差分析
本章主要介绍了单因素方差分析、双因素方差分析以及试验设计的基本知识。
作为计算题考察时常和回归分析相联系,需要配套练习计算方法和分析步骤。
可作为选择题和简答题的内容较多:
方差分析的原理、误差分解的方法、误差分析思想、方差分析的基本假定、各个平方和之间的关系和意义、方差分析表的含义、关系强度、多重比较、双因素方差分析交互作用的判断等等。
在第一轮复习时需要理解即可。
9-11小时
第十一章一元线性回归
本章主要讨论简单线性相关和简单线性回归的基本原理和方法。
本章是考试的重点内容,选择题、简答题、计算题都可能涉及,且概率论中不涉及此项内容,在本次复习中需完全掌握。
计算题可以涉及的内容有:
相关关系的计算和检验,估计的线性回归方程的计算和检验,这些计算内容同时需要会使用计算器计算,计算过程需掌握熟练,且理解个参数含义。
简答题和选择题内容很多,在第一轮复习理解即可,不需要背诵。
第6周
17-19小时
8-9小时
第十二章多元线性回归
本章讨论涉及两个及两个以上自变量的回归问题。
内容比较有难度,但是计算步骤基本和一元线性回归一致,考大题可能性较小,最多考二元线性回归。
重点作为选择和简答复习,第一轮理解即可。
9-10小时
第十三章时间序列分析和预测
本章主要介绍传统的时间序列方法,包括时间序列数据的统计描述和预测方法。
本章同样考大题可能性较小,前两节内容理解即可,第三节时间序列的预测程序可作为简答题准备,后三节涉及很多计算问题,应在第一轮复习中重点掌握,做一些配套习题。
《概率论与数理统计》
第7周
18-24小时
10-14小时
第一章随机事件与概率
本章内容在概率论中较简单,为基础性内容,考试分值不高,主要是对一些事件概率的计算,教材内容全部掌握,完成课后习题即可。
8-10小时
第二章随机变量及其分布(2.1到2.3节)
本章内容和数三的概率论部分联系紧密,重点在于计算各种分布的概率密度函数和分布函数、期望和方差。
内容相对容易,但有一些细节问题需要注意,比如分布函数和密度函数的判断条件、概率和分布函数的关系、连续随机变量和离散随机变量的差别、切比雪夫不等式等等。
完成课后习题。
第8周
16-19小时
9-10小时
第二章随机变量及其分布(2.4到2.7节)
本章这部分内容比较重要,首先介绍了各种离散和连续的随机变量的分布,常用的必须仔细掌握,包括无记忆性的分布特点、分布之间的近似关系、泊松分布和指数分布的转化等等。
从伽玛分布以后介绍的几种分布初试基本不会涉及,了解部分特点即可。
第6节寻求随机变量函数的分布,计算方法重点掌握。
第7节本书上的内容了解即可。
课后习题需要完成。
7-9小时
第三章多维随机变量及其分布(3.1到3.2节)
本章前两节内容主要介绍多维随机变量的联合分布和边际分布。
考试时基本只考到二维,教材中关于二维部分的内容均需要掌握,课后习题需要完成。
第9周
17-21小时
9-11小时
第三章多维随机变量及其分布(3.3到3.5节)
本章的这部分内容较有难度,也是考试计算题经常考察内容。
比较重要的内容有:
最大值和最小值的分布
、卷积公式、变量变换法、期望与方差的运算等等。
一些简单的证明,如施瓦茨不等式、随机个随机变量和的数学期望的证明等也需要掌握。
并完成课后习题。
8-10小时
第四章大数定理与中心极限定理
本章内容较为理论化,介绍了大数定理和中心极限定理的思想、推导及运用。
关于收敛性的部分由于主要是证明内容,了解简单证明即可;特征函数部分在初试中一般不做要求,了解基本思想即可。
前两节习题不要求一定完成。
后两节正式介绍大数定理和中心极限定理,对于比较简单经典的证明需要掌握,完成课后习题。
第10周
14-18小时
14-18小时
第五章统计量及其分布
本章为考试重点内容,选择题、计算题、证明题都可以涉及,和统计学科目联系紧密。
但有些内容比统计学科目更加深入,如第三节对于样本方差和标准差的介绍、单个次序统计量的分布等,也是考试重点内容。
第四节关于三大抽样分布掌握性质和运用即可。
第五节充分统计量掌握其原理和简单证明。
本章课后习题需要完成。
第11周
16-20小时
16-20小时
第六章参数估计
本章为考试重点内容,选择题、计算题、证明题、简答题都可以涉及,和统计学科目联系紧密,难度较大。
前三节内容关于点估计、矩估计和极大似然估计和数三概率论联系紧密,掌握其原理、证明、运用;关于无偏性、相合性、有效性内容注意考简答题、计算题的可能,掌握之间的逻辑关系并会证明;EM算法不做要求。
第四节最小方差无偏估计是重点内容,费舍尔信息量需要掌握。
第五节贝叶斯估计了解其思想,计算过程,出现可能性小,但也不排除会考察。
第六节和统计学科目内容重合很多,可参考复习统计学内容,枢轴量法了解其思想。
课后习题需完成。
第12周
10-14小时
6-8小时
第七章假设检验
本章内容和统计学科目联系紧密,原则上只考察统计学科目上的内容,同时,关于势函数的内容要重点掌握。
从第三节其他分布参数的假设检验开始到后面的,考试基本不涉及,习题可以只做前两节。
4-6小时
第八章方差分析与回归分析
本章内容和统计学科目联系紧密,原则上只考察统计学科目上的内容,在本教材上的内容仅作为了解即可。
第二阶段:
强化提高阶段(16年9月—16年11月)
阶段目标
对指定参考书进行深入复习,加强知识点的前后联系,建立整体框架结构。
分清、整理、掌握重难点,完成参考书配有的习题训练。
做历年真题,弄清考试形式、题型设置和难易程度等内容,整理真题答案。
注:
7-8月要关注新出台的2015招生简章和专业目录,看与往年有无变动,变动往往就是出题的重点所在。
9-10月研究生开始网上报名,谨慎填报志愿,牢记自己的报名信息。
10-11月研究生考试报名确认工作开始,考生到指定的地点进行现场确认,缴费并照相。
(一)参考书深入复习计划
注意事项
1.将参考书中的概念、原理要注意理解记忆,书中的例题要做一遍。
2.课后习题尤其是指定习题要完成,要规范地写出答案。
3.把书上可能考到的名词解释、问答、论述等文字性的题目都整理在笔记本上。
4.将全书的重点归纳成一系列的知识点,一定要有系统性。
这样做的好处是加深印象,并且对知识有更加系统的理解。
复习资料
周次
相关知识点的建议学习时间
学习内容
(要求说明:
章节要求、知识点、考查题型、分值)
《MAS考试过关必做习题集》
《统计学》
第1周
11-18小时
2-4小时
第一章
第二节1.分类数据、顺序数据、数值型数据2.观测数据和实验数据3.截面数据和时间序列数据
第三节1.总体和样本2.参数和统计量3.变量
习题集:
第一章
3-6小时
第二章
第一节1.数据的间接来源2.数据的直接来源
第二节1.概率抽样和非概率抽样2.搜集数据的基本方法第三节1.预算线的定义2.预算线的变动
第三节1.实验组和对照组2.实验中的若干问题
第四节1.抽样误差2.非抽样误差3.误差的控制
习题集:
第二章
6-8小时
第三章
第一节1.数据审核、筛选、排序
第二节1.分类数据的整理与图示2.顺序数据的整理与图示
第三节1.数据分组2.数值型数据的图示
习题集:
第三章
第2周
13-16小时
6-7小时
第四章
第一节1.分类数据:
众数2.顺序数据:
分位数和中位数3.数值型数据:
平均数4.比较
第二节1.分类数据:
异众比率2.顺序数据:
四分位数3.数值型数据:
方差和标准差4.离散系数
第三节1.偏态及其测度2.峰态及其测度
习题集:
第四章
7-9小时
第五章
第一节1.随机事件的几个基本概念2.事件的概率
第二节1.概率的基本性质2.概率的加法法则3.条件概率与独立事件4.全概率公式及贝叶斯公式
第三节1.随机变量的概念2.离散型随机变量的概率分布
第四节1.概率密度与分布函数2.正态分布
习题集:
第五章
第3周
16-20小时
8-10小时
第六章
第一节1.统计量的概念2.常用统计量3.次序统计量4.充分统计量
第二节1.抽样分布2.渐近分布3.随机模拟获得的近似分布
第三节1.三大分布
第四节1.样本均值的分布2.中心极限定理
第五节1.样本比例的抽样分布
第六节1.两个样本平均值之差的分布
第七节1.关于样本方差的分布
习题集:
第六章
8-10小时
第七章
第一节1.估计量与估计值2.无偏性、有效性、一致性
第二节1.总体均值的区间估计2.总体比例的区间估计3.总体方差的区间估计
第三节1.两个总体均值之差的区间估计2.两个总体比例之差的区间估计3.两个总体方差比的区间估计
第四节1.估计总体均值时样本量的确定2.估计总体比例时样本量的确定
习题集:
第七章
第4周
14-19小时
8-10小时
第八章
第一节1.假设问题的提出2.假设的表达式3.两类错误4.假设检验的流程5.利用P值进行决策6.单侧检验
第二节1.检验统计量的确定2.总体均值的检验3.总体比例的检验4.总体方差的检验
第三节1.检验统计量的确定2.两个总体均值之差的检验3.两个总体比例之差的检验4.两个总体方差比的检验5.检验中的匹配样本
习题集:
第八章
6-9小时
第九章
第一节1.分类数据2.列联表的构造3.列联表的分布
第二节1.X2检验
第三节1.三种相关系数
习题集:
第九章
第5周
16-21小时
7-10小时
第十章
第一节1.方差分析及其有关术语2.方差分析的基本原理和思想3.方差分析中的基本假定
第二节1.数据结构2.分析步骤3.关系强度的测量4.方差分析中的多重比较
第三节1.双因素方差分析及其类型2.无交互作用的双因素方差分析3.有交互作用的双因素方差分析
习题集:
第十章
9-11小时
第十一章
第一节1.变量间的关系2.相关关系的描述和测度3.相关关系的显著性检验
第二节1.一元线性回归模型2.参数的最小二乘估计3.回归直线的拟合优度4.显著性检验
第三节1.点估计2.区间估计
第四节1.残差与残差图2.标准化残差
习题集:
第十一章
第6周
17-20小时
8-9小时
第十二章
第一节1.多元回归模型与回归方程2.估计的多元回归方程3.参数的最小二乘估计
第二节1.多重判定系数2.估计标准误差
第三节1.线性关系检验2.回归系数检验和推断
第四节1.多重共线性及其所产生的问题2.多重共线性的判别3.多重共线性问题的处理
第五节1.利用回归方程进行预测
第六节1.变量选择过程2.向前选择3.向后剔除4.逐步回归
习题集:
第十二章
9-11小时
第十三章
第一节1.时间序列及其分解
第二节1.图形描述2.增长率分析
第三节1.确定时间序列的成分2.选择预测方法3.预测方法的评估
第四节1.简单平均法2.移动平均法3.指数平滑法
第五节1.线性趋势预测2.非线性趋势预测
第六节1.确定并分离季节成分2.建立预测模型并进行预测
习题集:
第十三章
《概率论与数理统计》
第7周
18-24小时
10-14小时
第一章随机事件与概率
第一节1.样本空间2.随机事件与随机变量3.事件间的关系与运算
第二节1.概率的公理化定义2.排列与组合公式3.确定概率的频率方法、古典方法、几何方法4.确定概率的主观方法
第三节1.概率的可加性、单调性2.加法公式3.概率的连续性
第四节1.条件概率的定义2.乘法公式3.全概率公式4。
贝叶斯公式
第五节1.两个事件的独立性2.多个事件的相互独立性3.试验的独立性
习题:
课后习题第一章
8-10小时
第二章随机变量及其分布(2.1到2.3节)
第一节1.随机变量的概念2.随机变量的分布函数3.离散随机变量的概率分布列4.连续随机变量的概率密度函数
第二节1.数学期望的概念2.数学期望的定义3.数学期望的性质
第三节1.方差与标准差的定义2.方差的性质3.切比雪夫不等式
习题:
课后习题第二章上述内容
第8周
16-19小时
9-10小时
第二章随机变量及其分布(2.4到2.7节)
第四节1.二项分布2.泊松分布3.超几何分布4.几何分布
第五节1.正态分布2.均匀分布3.指数分布
第六节1.离散随机变量的分布2.连续随机变量的分布
第七节1.k阶距2.变异系数3.分位数4.中位数5.偏度系数和峰度系数
习题:
课后习题第二章上述内容
7-9小时
第三章多维随机变量及其分布(3.1到3.2节)
第一节1.多维随机变量2.联合分布函数3.联合分布列4.联合密度函数5.多项分布、二元正态分布
第二节1.边际分布函数2.边际分布列3.边际密度函数4.随机变量间的独立性
习题:
课后习题第三章上述内容(多元只考到二元)
第9周
17-21小时
9-11小时
第三章多维随机变量及其分布(3.3到3.5节)
第三节1.多维离散随机变量函数的分布2.最大值与最小值的分布3.连续场合的卷积公式4.变量变换法
第四节1.多维随机变量函数的数学期望2.数学期望与方差的运算性质3.协方差4.相关系数
第五节1.条件分布2.条件数学期望
习题:
课后习题第三章上述内容
8-10小时
第四章大数定理与中心极限定理
第一节1.依概率收敛2.按分布收敛、弱收敛
第三节1.伯努利大数定理2.常用大数定理
第四节1.独立同分布下的中心极限定理2.二项分布的正态近似3.独立不同分布下的中心极限定理
习题:
课后习题第四章3、4两节
第10周
14-18小时
14-18小时
第五章统计量及其分布
第一节1.总体与个体2.样本
第二节1.经验分布函数2.频数频率表3.样本数据的图形显示
第三节1.统计量与抽样分布2.样本均值及其抽样分布3.样本方差与样本标准差4.样本矩及函数5.次序统计量
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