一、考试特点与教材选择

考试范围与题型

考试涵盖统计学原理和概率论与数理统计两部分，总分 150 分，题型为简答题（60 分）、计算题（90 分）。统计学原理部分考点稳定，真题重复率高；概率论部分难度较大，近年出现超纲题型（如似然比检验、F 检验），需全面复习。

核心教材与辅助资料

官方指定教材：韩兆洲《统计学原理》（第七版）、茆诗松《概率论与数理统计教程》（第二版）。

拓展资源：结合数学三概率论部分的复习，重点突破统计推断、假设检验等交叉内容。

二、分阶段复习策略

（一）基础阶段（4-6 月）

知识框架搭建

统计学原理：通读韩兆洲教材，配合机构基础课程（如郑炳），梳理基础概念（如强度相对数、置信区间），整理思维导图。重点掌握描述统计、参数估计、假设检验等章节。

概率论与数理统计：结合数学三课程（如张宇、汤家凤），学习概率分布、数字特征等基础内容，重点突破大数定律、中心极限定理等理论。

教材与习题结合

完成韩兆洲教材课后简答题和计算题，标注易错题。例如，“抽样误差的影响因素”“置信区间的计算” 等高频考点需重点训练。

概率论部分可选用茆诗松教材配套习题，重点练习参数估计（如最大似然估计）和假设检验（如 Z 检验 / T 检验）。

（二）强化阶段（7-9 月）

知识点串联与纵深

纵向整合：以 “假设检验” 为例，串联统计学原理（T 检验）、概率论（抽样分布）等跨章节内容，形成知识网络。

横向对比：比较不同统计方法（如参数估计与假设检验的异同），提升简答题答题深度。

计算题专项突破

整理高频公式（如方差分析 F 值、回归方程参数估计），分类练习真题和模拟题。推荐使用机构整理的《统计学计算题题库》，重点突破概率论中的复杂题型（如二维随机变量联合密度函数）。

统计学原理部分需熟练运用 Excel 进行数据处理（如描述统计、方差分析），提高计算效率。

真题实战与规范表达

限时完成近 10 年真题，对照答案解析优化答题逻辑。例如，简答题需分点作答，计算题需写出公式和计算步骤。

积累专业术语，避免口语化表达。例如，用 “第一类错误” 替代 “弃真错误”。

真题答案鸿知考研网有

（三）冲刺阶段（10-12 月）

真题复盘与模拟考试

二刷真题，重点分析错题和高频考点。例如，暨南大学近年反复考察 “中心极限定理的应用”“回归分析的假设检验”。

全真模拟考试（至少 5 次），严格控制时间分配（简答题每题 10 分钟、计算题每题 15 分钟）。

热点专题与论述题模板

关注统计学在经济中的应用（如 GDP 统计方法、人口普查数据分析），结合教材理论（如方差分析、回归模型）进行分析。

整理论述题模板，例如：

结构：理论定义→适用条件→现实案例→政策建议；

素材：引用《金融研究》观点或统计局数据增强说服力。

记忆强化与查漏补缺

背诵高频简答题（如 “影响抽样误差的因素”），使用艾宾浩斯记忆曲线巩固。

针对薄弱环节（如概率论中的超纲考点），通过机构冲刺课或专题笔记进行突击。例如，2024 年真题中出现的 “似然比检验” 需重点掌握。

三、关键备考建议

避坑指南

避免盲目刷题：计算题需理解原理而非死记公式，例如回归方程参数估计需掌握最小二乘法的推导逻辑。

慎选辅导资料：优先使用官方教材和真题，避免过度依赖非权威模拟题。

时间管理与心态调整

每日分配 4-5 小时给专业课，基础阶段侧重理解，冲刺阶段侧重输出。例如，统计学原理每天背诵 1 章，概率论每周完成 2 套模拟题。

跨考生专项策略

统计学原理零基础者，建议先学习贾俊平《统计学》（第七版），再补充韩兆洲教材的拓展内容。

利用思维导图和错题本，强化对抽象概念（如 “索洛增长模型”）的具象化理解。

四、高分考生经验精华

真题重复率高：近 5 年真题需至少刷 3 遍，部分题目（如 “参数估计的步骤”）连续两年原题再现。

计算题拉开差距：简单题确保满分，难题（如多元回归分析）需掌握步骤分策略。

论述题重逻辑：避免堆砌热点，需结合理论框架（如 “理论 + 案例 + 政策”）展开分析。