
大家好
我是育明506马老师
学院下设数学系、应用数学系、计算与系统科学系、概率与金融数学系、统计学系,并设有复杂信息数学表征分析与应用北京市重点实验室、数学研究所、应用数学所和数学实验中心。学院现有教职工90人,其中教授22人,博士生导师21名,硕士生导师52名,具有博士学位教师占专任教师比例为93%。现有长江学者讲座教授2人,国家杰出青年基金获得者1人,北京市教学名师2人,徐特立讲座教授1人,教育部跨世纪(新世纪)人才4人。关注研究生巴士公众平台了解更多信息,或者添加w一对一咨询。
我们的辅导包括前期的报考指导,中期的核心参考书的讲解、专题(真题、出题老师论文专著、最新时事)讲解、模拟考(答题技巧框架、创新点的讲解)以及后期的复试辅导(复试范围、常考知识点、复试礼仪)。专业课都是一对一辅导,随报随学。每课时45分钟,班型8800元起。老师会根据学员自己的情况合理安排进度以及复习规划。
招生目录:

分数线与录取情况:
2019年,政治英语50,数学统计学75,总分345
2018年,政治英语50,数学统计学75,总分340
2017年,政治英语50,数学统计学75,总分340
2019北理工统计学招生2人,应用统计硕士全日制招生8人,非全招生10人。
专业课参考书目 :
601、847:
《数学分析教程》(上,下) 高等教育出版社 李忠 方丽萍 第1版。
《数学分析》(上,下) 高等教育出版社 陈纪修 於崇华 金路 第2版
《高等代数》(第二版,上、下册),丘维声,高等教育出版社,2002年7月
432:
《统计学》贾俊平、何晓群、金勇进, 中国人民大学出版,第三版
《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
复试详情:
1. 外语听力、口语测试
外语听力50分、口语测试50分,共占复试成绩的20%;
2. 专业知识笔试:总分100分,时间2小时(应用统计专硕另有2小时上机考试),占复试成绩的20%;
3. 综合面试:总分100分,占复试成绩的60%;面试时间不少于20分钟;
总成绩核算方式:
考生总成绩=初试总成绩x50% + (复试成绩x5)x50%
432统计学考试大纲:
I 考查目标
全国硕士研究生入学统一考试应用统计硕士专业学位《统计学》考试是为高等院校和科研院所招收应用统计硕士生儿设置的具有选拔性质的考试科目。其目的是科学、公平、有效地测试考生是否具备攻读应用统计专业硕士所必须的基本素质、一般能力和培养潜能,以利用选拔具有发展潜力的优秀人才入学,为国家的经济建设培养具有良好职业道德、法制观念和国际视野、具有较强分析与解决实际问题能力的高层次、应用型、复合型的统计专业人才。考试要求是测试考生掌握数据处收集、处理和分析的一些基本统计方法。
具体来说。要求考生:
1. 掌握数据收集和处理的基本分方法。
2. 掌握数据分析的金发原理和方法。
3. 掌握了基本的概率论知识。
4. 具有运用统计方法分析数据和解释数据的基本能力。
II 考试形式和试卷结构
一、 试卷满分及考试时间
试卷满分为150分,考试时间180分钟。
二、 答题方式
答题方式为闭卷、笔试。允许使用计算器(仅仅具备四则运算和开方运算功能的计算器),但不得使用带有公式和文本存储功能的计算器。
三、 试卷内容与题型结构
统计学 120分,有以下三种题型:
单项选择题 25题,每小题2分,共50分
简答题 3题,每小题10分,共30分
计算与分析题 2题,每小题20分,共40分
概率论 30分,有以下三种题型:
单项选择题 5题,每小题2分,共10分
简答题 1题,每小题10分,共10分
计算与分析题 1题,每小题10分,共10分
III 考查内容
一、 统计学
1. 调查的组织和实施。
2. 概率抽样与非概率抽样。
3. 数据的预处理。
4. 用图表展示定性数据。
5. 用图表展示定量数据。
6. 用统计量描述数据的水平:平均数、中位数、分位数和众数。
7. 用统计量描述数据的差异:极差、标准差、样本方差。
8. 参数估计的基本原理。
9. 一个总体和两个总体参数的区间估计。
10. 样本量的确定。
11. 假设检验的基本原理。
12. 一个总体和两个总体参数的检验。
13. 方差分析的基本原理。
14. 单因子和双因子方差分析的实现和结果解释。
15. 变量间的关系;相关关系和函数关系的差别。
16. 一元线性回归的估计和检验。
17. 用残差检验模型的假定。
18. 多元线性回归模型。
19. 多元线性回归的拟合优度和显著性检验;
20. 多重共线性现象。
21. 时间序列的组成要素。
22. 时间序列的预测方法。
二、 概率论
1. 事件及关系和运算;
2. 事件的概率;
3. 条件概率和全概公式;
4. 随机变量的定义;
5. 离散型随机变量的分布列和分布函数;离散型均匀分布、二项分布和泊松分布;
6. 连续型随机变量的概率密度函数和分布函数;均匀分布、正态分布和指数分布;
7. 随机变量的期望与方差;
8. 随机变量函数的期望与方差。
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