一年前在浩瀚的网络世界遇到cos，我如梦初醒，与人大统计学研究生立下约定；一年后，我终于信守承诺，完成了约定。知恩图报，而现在就到了该回报的时候了，故献上此文，表达我对cos的谢意，同时也希望能为那些怀着跟一年前的我同样心情的学弟学妹们，提供一些帮助。

考虑到网络上有关公共课经验的介绍数不胜数，大家可以集思广益，相互比较，这里就不想再赘述了，如果有机会，以后可以补充一下自己的心得体会，这里主要介绍一下公共课的经验。

首先说一下分数，初试时专业课105，复试时专业课笔试79，可以说是个适中的分数，应该处于分布的中间部分吧。本人本科专业是统计学，属211某大学，不过是比较偏向经济统计方面，对数学要求不高。人大初试所要求的内容，我们大致都有开课（“多元统计分析”除外）。由于专业课方面以前几乎都有学过，所以坦白地说，我花在专业课复习的时间上并不多。我四门课的时间分布大致是这样：数学50%，专业课20%，政治20%，英语10%。至于这样安排是根据我自己的实际情况来决定的，大家不必参考。我的专业课复习基本上抓重点来看的，没有全看。我想，可能对本科是统计学方向的朋友可能更有针对性一些，至于跨专业的考生来说，你们也可以参考一下。以下是具体内容：

关于参考书：

《统计学：从数据到结论》吴喜之著现在已经有第二版了

对于跨专业的考生最好阅读一下，对于本专业的考生，有时间的话最好也读一下（如果每天阅读8小时的话，应该两，三天就可以通读一遍了）。这本书基本上涵盖了整个初等统计学体系，甚至还包括多元统计分析，非参数统计，时间序列分析这类的高级统计分析知识。它的最大的特点是没有烦琐的数学公式以及推导证明过程，能够用通俗益懂的语言把统计思想和一些基本定理、理论介绍给你。读完这本书，你会对统计学的大局观有个很好的把握，这样对以后深入的学习会相当有好处。

《统计学》贾俊平著清华大学出版社出版也出第二版了

个人觉得这个版本比同样是贾老师，但由中国人民大学出版社出版的《统计学》要好！特别是参数估计和假设检验部分，写的要详细、清楚、深刻的多（当然大家也可以互相比较一下）。这本书应该是专业课复习中最重要的一本书，书里的内容不仅是整个统计学的基础，同时也是考卷里的主体部分。假设检验，参数估计，方差分析，几乎成了每年必考的内容，今年还增加了时间序列的内容，在此书中也可找到答案。另外，数据的图表展示，数据的概括性度量（例如：众数、中位数，平均数）也在历年试卷中都有体现。至于回归分析的内容，也是每年必考的，不过这方面的内容应该以《应用回归分析》这本书为主。对于书中的假设检验部分，建议大家多看，深入理解，个人觉得这部分是统计学的精髓，贯穿统计学研究始终，不得不搞的非常清楚，同时也是必考的。对于一些数理统计的知识，由于我们在数学里都会复习，所以可以跳过，但是肯定要掌握的。

《应用回归分析》何晓群著

重点在多元回归分析，特别是多元回归分析的假设条件，以及违反这些条件后产生的后果（多重共线性、异方差、自相关）及其解决办法。自变量选择至少应该掌握“向前选择，向后选择，逐步选择”。至于岭回归随便看看吧，含定性变量的回归模型也要看看，至于非线性回归，可以忽略吧。

《多元统计分析》何晓群著

近年来，多元统计分析在试卷中日益昌盛的迹象应该引起我们高度重视，虽然这部分内容较难，但确实很有用，而且将来我们上了研究生肯定也是要学它的，所以不要抱怨了，还是认真地把它学好把（要不然考试的时候你可哭爹喊娘都没用了）。我觉得多元统计分析难就难在他的数理推导上，对于数学方面造诣不深的同学，看起来可能就相当费劲。所以，建议你看这本书之前，先把考研数学里的线性代数部分复习好了，这样可能会有感觉一些。另外，可以在看这本书之前，可以看看《从数据到结论》里的多元统计部分，认真领略一下其中的思想方法，其实这些思想方法比起那些恼人的数学符号还是好理解多了，有了思想作为先导，再来看理论推导，我们就不会感到毫无头绪了。还有本书可以作为参考——《实用多元统计分析》王学仁，王松桂编译上海科学技术出版社出版。我没有仔细看过，不过我们老师推荐的，我同学用过也说不错，国内多元统计的书不多，好书更不多，这本书应该值得看一看，可以和何老师的书相互补充一下。最后，如果你学有余力，可以看看“Applied multivariate methods for data analysts =应用多元统计分析方法 /Dallas E. Johnson”。很厚的一本书，讲的很详细，条理也还算清楚，内容还算深，如果你觉得看国内的书不过瘾，可以翻翻这本老外编的书，不过，看过之后不一定能让你的成绩增加多少分，所以，如果时间不够的话还是算了吧。对于内容方面，“聚类分析，判别分析，因子分析，主成分分析”是重点，必须掌握。而“对应分析，典型相关分析”可以看看，历年还没有出过题。至于其他的，时间不多的话，还是别看了吧。

《抽样技术》金勇进著

这门课的特点就是巨多的公式和符号。别考验你的记忆力！把这本书看透了，估计你剩下的书就没时间看了。试卷上出这门课的题，基本上是问答题，考思想的，就算考计算也是很基本的那种。所以我认为，主要看看基本的抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样、比估计，回归估计）就可以了。主要看他们的应用场合，优缺点，以及相互之间的联系和区别。对于公式，一些基本的还是要记住的，比较容易被大家忽视的是比例的估计，这次复试时就考了。另外，对于书最后的非抽样误差也要知道。配套的一本书是《抽样技术及其应用》杜子芳编著清华大学出版社出版。个人觉得没必要看，不是书编的不好（其实书编的是很好的），主要是没必要。因为我们考研的第一目标是得分，如果你付出了很多，但却得不了很多分的话就不值了。当然，如果你要是学术研究的话，这本书还是相当不错的。我当时这门课基本上没复习，只在考试前两天看了看

《国民经济核算》和《社会经济统计》

连续两年初试没考了，今年连复试笔试都没考，更震惊的是，在复试面试时，传说某同学抽到了一个国民经济核算的题目，不会作答，甚是尴尬，而我们和蔼可亲的高敏雪老师竟然说了句“把国民经济核算的题都拿出来把，不要考了……”所以，大家自己看着办吧……

关于一些体会：

1、历年真题的重要性你是不用怀疑的！重复是必然的，只不过不是无差异的重复，而是有差异的重复。

2、课后习题，尤其是问答题要引起足够重视！很多题都是从那上面引申出来的。

3、注重大局观，思想方法的训练（今年最后一题是个很好的例子），不要在计算和数学证明上浪费太多时间。

4、笔记是必要的。它的作用不仅仅在于复习时的方便，更重要的是你把书上的知识真正变成你自己的语言表达出来了。从书到笔记，把书读薄；从笔记到书，把书读厚。另外，补充一句，自己做笔记才有效果……

5、记忆一些知识要点是有用的。这样可以让你在答题时更加快速，也不容易遗忘要点。例如，问你“违反多元回归分析假设将产生什么影响？”如果事先没有归纳总结，并进行记忆，很容易答不全，并影响得分。另外，在复试专业课面试时也很有用，很多时候不是你不知道，而是你说不出来（个人的惨痛教训阿！）

暂时能想到的就这么多了，以后如果有顿悟，再来补充，也欢迎大家来补充。

个人的意见总是“偏见”，希望大家博采众长，不要听信我一家之言……