人大统计专硕432考研专业课经验分享

背景介绍

一战，本校本专业，初试成绩398，排名18。2018年3月到6月准备本院的夏令营选拔，以概率论与数理统计为主。成功通过，但是由于绩点太低没有保上研。7月开始准备初试，最后成功上岸。鉴于网上的公共课资源十分丰富，这篇经验贴主要介绍人大统计专硕专业课备考经验。

复习内容

初试我一共复习了以下几本书：统计学、回归、时序、多元、概率论与数理统计，具体的版本如下所示

统计学与回归今年与往年没有太多不同，大家只要认真刷书、做笔记、做真题、背书，这两科应该是不会丢分的。

时序这门课变化很大。往年都是考非平稳时序的建模，今年初试考了平稳的定义与检验，复试笔试考了纯随机性检验，这些都是《统计学》之外的内容，所以《应用时间序列分析》这本书大家是一定要好好看的。至于看到什么程度，视大家自己的时间松紧来定，我因为时间比较紧，并且本科已经学过一遍，所以多元时序分析那一章根本没有看，大家时间宽裕的话可以从头到尾刷一遍。

多元是我今年初试丢分最多的科目。我在做完往年真题之后发现多元只会考文科题，所以复习多元时根本没有推导中间的数学过程，就只背了答案，结果上了初试考场发现一共有45分多元……而且都是偏数理证明方向的，我只能凭着自己的印象一阵狂糊。所以大家一定一定要把多元这本书中的数理推导自己推一遍，PCA跟因子分析是重点。目前来看多元一般只会考到第8章，但是最近专业课变得厉害，时间宽裕的同学多看点吧。

人大对于概率论与数理统计考得不多，而且题都比较简单，把茆诗松的那本书从头到尾刷了一遍，基本没有什么问题。尽管这一块考得比较简单，但是对于理解其它科目非常重要，建议大家把茆诗松的这本书从例题到习题通通刷一遍。相信我，刷完之后你对统计学的理解会上一个档次。

今年大家复习一定要带上《抽样技术》这本书，初试考了半道大题，复试笔试考了一道大题，然而我这本书一个字都没有读过……在考场上看到抽样的题特别想抽死自己，没办法，一阵狂糊，就结果来看还不错，后面会专门讲一下面对不会写的题目时的应对措施。

总的来说，统计学、回归、概率论与数理统计与往年变化不大；但是时序、多元的考试内容变化较大，并且考得更数理一些；抽样则从时考时不考变成了必考。因此大家的复习要比往年更全面、更细致。

复试在初试六本书的基础上又增加了两本书：国核、非参，图片如下：

这两本书一般不会出现在复试笔试中，但是面试中可能会问到。我的一个同学面试时就抽到了一道国核的题，他只好说他不会……不过这两本书占面试题目的比例应当不会特别大，我就根本没有买这两本书……学有余力的同学可以扫一下，没有必要细刷。

复习方法

首先明确一点，人大统计432主要考察你对专业课知识的理解与背诵，出的题目形式也往往是简答题、论述题和有套路的计算题，因此大家要把专业课当作文科而非理科来复习。既然是文科，笔记就极端重要。记笔记、整理笔记可以帮助你理解知识点，而到考前直接背诵自己的笔记即可，下面介绍一下我记笔记的方式。

第一步是刷书，在刷书的过程中把笔记记到笔记本上，而且不放过任何一个细节。无论是琐碎的知识点（比如LB统计量的表达式），还是复杂的数理推导（比如多元正态分布协方差阵的最大似然估计），统统记到笔记上。因为你永远不知道今年会考什么，你的一时侥幸可能就是20分的差距。上面举的两个例子都是今年的初试与复试题，而我在第一遍刷书的时候都忽视了，然后我就付出了20分的代价，希望大家不要重蹈覆辙。

第二步是把你笔记本上记的笔记转化成自查提纲。转化时先用黑笔写出提示词，答案空着，复印几份（黑字笔记），然后用红笔填好答案（红字笔记）。下面是我做的提纲示例：

第三步是背诵你的红字笔记。背诵时不能觉得自己懂了就差不多了，要争取做到一字不落，这是专业课背诵与政治背诵的区别。专业课考察以文科题为主，但是内容依旧是理科内容，只有专业准确的表述才能拿到一道题的满分。

第四步是在你的黑字笔记上默写，然后对照你的红字笔记进行批改。默写一遍之后基本上就很难再忘了，即使忘了捡起来也很快。我在复试之前也忘记了很多专业课知识，但是用三天就全部回忆起来了，默写一遍的印象是单纯背诵无法比拟的。有时间的同学还可以默写一下数理推导，人大的专业课即使考数理一般也是考书本上的证明，把专业课的数理推导弄清楚对于理解帮助也很大。

我相信如果能够做到上面四步，初试的专业课基本没有问题。这种方法的缺点是十分耗时，我大概要用一整天的时间才能完成一个专题的量。所以大家一定要尽早开始专业课的复习！

复试经验

复试一共分为三个部分：笔试、英语面试、专业课面试。其中笔试包括英语听力、翻译和专业课。听力个人感觉比六级难不少，可能跟播音模糊有关，我基本上每段录音都有听不清的地方，建议大家直接用托福听力练手。翻译依然是政府工作报告里的原文，大家在复试之前多背几个政策名词、经济名词。

专业课笔试一共5道大题，每题20分。今年考了多元、时序、抽样、统计学和一道课外的辛普森悖论。除了辛普森悖论这道题不常规，其它都是常规题，如果你按照我上面给出的方法进行复习，应当没有什么问题。而辛普森这道题则是在考察大家平时的积累了，吴恩达的机器学习课程中提到过辛普森悖论，所以我在考场上凭借印象答了出来。如果现在你还是大一大二的话，可以多到Coursera上修几门数据科学的课程，拓展一下视野。事实上，辛普森这道题在下面这个公众号上出现过，题干几乎一模一样，而且推送时间就是在复试笔试的前一周，个人感觉出题老师就是直接从这个公众号上扒的题目……大家可以关注一下，万一明年又扒了一道呢。

专业课面试是从一堆题中间抽两题作答，老师会根据你的回答扩展性地追问。我运气比较好，抽到了两道很简单的题目，一道是K-means聚类的过程以及如何确定K，一道是探究性别与学习成绩的关系。第一道问题的答案在学长的资料中都有，面试时候直接背就行了。后来老师追问我有哪些随机因素影响K-means聚类的表现，我直接答得学长资料中总结的K-means聚类的缺陷，所以大家在背书时要多留个心眼，一个答案是可以回答多个题目的。

第二题的题干让我以为这是在考两总体的均值差检验，然后我就背了一遍，结果老师说不是这个意思……其实老师是想考你运用所学知识解决现实问题的能力，给你一个大的话题然后让你自己想模型来解决，这也是人大统计面试的一大特点。遇到这种题目，先回答需要搜集哪些自变量、因变量的数据，然后说运用什么模型，最后说如何分析模型的结论。比如这道题我就回答了自变量可以搜集高考分数、家乡省份、学习时间，因变量可以取某次考试的成绩，建立多元线性回归模型，然后按照性别分类作一个邹至庄检验，如果通过了邹至庄检验则说明性别对学习成绩的影响不显著，如果没有通过就说明显著。然后老师就问我如果要把多次考试的成绩引入因变量呢？我回答可以用指数平滑加权成一个成绩。如果有多个科目的考试成绩呢？我回答可以用因子分析得到公共因子后分别作检验。答完这两个问题我感觉老师们对我还是比较满意的。可以看出这种面试题目已经不可能通过简单地背诵作答了，需要多个学科的交叉运用以及对于问题本身的洞悉。因此我建议大家平时复习时不要把课本上的内容看作知识，而是看作工具，每复习到一个知识点就想想自己可以在哪些场合使用它，到时面试时就不会慌。

今年的英语面试变化很大。往年英语面试一般不会问专业课问题，而今年则完全不同，逮着专业课问题猛问……面试老师是教过我的时序老师，用英语问我最喜欢的科目是什么，我想都没想就答了时序，然后对时序一通猛夸，夸的时候我看到老师不好意思地笑了……然后她就问Please name several models in time series.我心里一万匹草泥马飘过，怎么今年还问专业课问题？？？幸好只是模型名称，我就答了Autoregression和Moving average.然后她又问我时间序列与横截面数据有哪些不同……这道题是在书上的一个小角落里，所以真的不能放过任何一个知识点。我看到旁边的老师都已经开始坏笑了，不过我好歹也是修过纽约大学时序的人，当我说出stationary这个词的时候我看到老师惊喜地对视了一眼，我就知道英语面试稳了。后面又问了我大学最难忘的经历是什么，属于很常规的问题了，我在考前总结了一份常规的英语面试题，下面列给大家：

Why is your gpa so low?
What’s your dream and how do you plan to achieve it?
What’s your study plan when you are a graduate?
What if you fail this interview?
What’s your biggest strength and weakness?
Why do you choose our school?
Why do you choose statistics as your major?
What’s your hobby?
What’s your favorite book / movie / canteen?
Who is your idol?
Do you want to go for a doctor’s degree later?
Introduce your graduation project.
Introduce yourself.
Have you done any research project when you are an undergraduate?
Have you read other books about statistics?
Introduce your hometown.
Introduce your family.
What’s your best memories?
Where have you travelled to? Which place interested you most?
What’s your most interested research topic?

所以大家在复习专业课时记得背英文的专业术语，到时即使不会用英语答题，扯几个专业术语至少也不会特别难看。至于发音跟口语，我在考前一个星期每天都找人练半个小时，不需要练到什么水平，只要做到敢于说英语，不会出现dead silence就好了，复习的重心依然要放到专业课上。

总的来说，面试考察的是大家真实的数据思维与数据素养，这些是不可能通过背书跟刷题获得的，只能在实践与思考中获得。我的建议是本科时多做几个项目，多干几份实习，多参加几个比赛；如果你已经在备考了，不要只把知识当作通过考试的工具，在复习时多想想每个模型的用处，读死书的应试型选手是最容易在复试中被淘汰的。

Tips

在笔试中遇到不会写的题，糊也要糊完，不要空着；在面试中遇到不会答的题，直接承认不会，糊只会让你死得更难看。
对于计算跟证明题，糊题的精髓在于让答案看上去很有道理，以至于老师在快速批卷的过程中误以为你是对的；对于论述题，糊题则需要创新精神，虽然答不出标准答案，也应该能够让老师的眼前一亮。比如初试中的那道抽样题，我根本不知道怎么设计抽样方案，于是就把贝叶斯统计中的共轭分布糊了上去……跳出频率统计的范围，设计了一个动态抽样过程。从结果来看应该是拿到了大部分分数。
面试前找同学帮你模拟面试，这样可以互相查漏补缺。同时，从面试官的角度审视面试这一过程会让你重新思考自己的答案。我在面我的同学时，发现答案长度如果超过一分钟我就会走神，碰到长篇大论更是听不下去。所以我在面试时把所有回答都控制在了一分钟以内，并且在回答中加了很多提示词：第一点，第二点。这样可以让你的面试官更加舒服，你也更有可能获得更高的分数。
接着上面那一条，有时一分钟不足以详细回答一个问题，这时就需要概括总结。不要尝试把所有答案都放在一次回答中，正确的做法是引导老师追问。举个例子，老师让你介绍爬虫，不要上来就想把所有事情说清，而应该凝练地答几个点：“爬虫是一种搜集网络数据的计算机程序，由三个步骤组成：第一步，向目标服务器发送request；第二步，解析得到的response；第三步，储存数据。可以通过Python或者R实现。”注重全面而不注重细致。此时老师一般会接着追问某一步的具体操作，在追问的时候细致地问答。通过这种操作可以把一个冗长的回答切分成为几个结构清晰、组织干练的回答，老师也更容易接受。
面试时主动地展示态度而非主动地展示力量。你在自我介绍时谈到你对报考学校与报考专业的喜爱，这叫做主动地展示态度；你在自我介绍时谈到你在本科时取得的成就，这叫做主动地展示力量。主动地展示态度不说了，大家都明白，为什么我反对主动地展示力量呢？因为考研时的面试官都是学术造诣很高的老师，咱们在本科时期取得的所谓成就可能根本入不了人家的法眼。而这群老师的业余爱好之一就是怼人……别的院不知道，我们院老师可喜欢笑眯眯地怼人了（别问我怎么知道的！）。会数据库？在纸上给我写个sql；美赛得过奖？你给我建个模型算一下写满一个黑板需要多少支粉笔；懂机器学习？你给宿管大妈解释一下什么叫做回归；概率论学得不错？你来证一下每个分布都有特征函数……所以我决定复试面试不带简历，千万千万不要给他们考你课外知识的把柄，老老实实把课内知识的问题答上来比什么都强。
与其在考前拜杨超越，不如做一些善事。我在复试前给一个人大校友的水滴筹捐助了点钱，结果整个复试特别顺，抽到的题全是准备过的。现在我只要见到人大校友的水滴筹都会捐助一点。并不是从玄学的角度鼓吹封建迷信，而是想提醒一下大家，赠人玫瑰手有余香。
以上的这些都只是技巧，技巧是需要实力作背书的。不要指望这些技巧能够帮助你翻盘，它们只是给你的实力加了一个杠杆，所以大家还是要一步一个脚印地复习。

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