贾茆二合一 | 直播课+蓝宝书+答疑，一站式搞定贾茆！6月1日前优惠100元！
贾茆二合一
这个课程包括贾俊平统计学和茆诗松概率论与数理统计的一系列课程，以及配套的资料。详细介绍如下：
| 目录 | 备注 |
|---|---|
| 1. 应统大教室系列课程 | 直播课，每周2-3次课，提供录播，可反复观看 |
| 2. 概统大课堂系列课程 | 直播课，每周2-3次课，提供录播，可反复观看 |
| 3. 应统大教室蓝宝书 | 应统大教室配套纸质版资料，《统计学》专题整理 |
| 4. 概统大课堂蓝宝书 | 概统大课堂配套纸质版资料，《概率论与数理统计》专题整理 |
| 5. 应统大教室模拟题4套 | 专为应统大教室设计的全真模拟题，考前统一在线模考 |
| 6. 概统大课堂模拟题4套 | 专为概统大课堂设计的全真模拟题，考前统一在线模考 |
该课程为贾俊平和茆诗松课程二合一课程，售价999元，目前课程页面有50张100元的优惠券，即日起至5月31日可使用该优惠券，扫一扫下面的二维码领取。
1. 应统大教室蓝宝书
| 目录 | 备注 |
|---|---|
| 1. 专题笔记 | 按指定教材编写，共10个专题，囊括所有考点，加入高分学长学姐的倾心提点，专业课复习可以此为基石 |
| 2. 大题题集 | 针对应统432贾俊平《统计学》打造的一本题集，知识点密集，干货多 |
| 3. 思维导图 | 思维导图呈现考点知识点，形成结构化知识块，牢固巩固知识点 |
| 4. 模拟试题 | 各4套真题预测卷与解析，覆盖全面，贴近真题，时效性强，冲刺模拟利器 |
《统计学》蓝宝书专题笔记
| 序号 | 专题内容 | 序号 | 专题内容 |
|---|---|---|---|
| 专题一 | 图表展示与概括性度量 | 专题六 | 相关分析与回归分析 |
| 专题二 | 统计量与抽样分布 | 专题七 | 时间序列分析 |
| 专题三 | 参数估计与假设检验 | 专题八 | 多元统计分析 |
| 专题四 | 分类数据分析 | 专题九 | 概率论知识点篇 |
| 专题五 | 方差分析与实验设计 | 专题十 | 应用回归分析证明专题 |
| 专题十一 | 多元应用统计证明专题 |
专题笔记示例
大题题集
我们制作了紧贴真题风格的论述大题题集，把知识点揉碎重整，归纳总结，可谓是贾俊平统计学的复习利器。
| 序号 | 题集内容 | 序号 | 题集内容 |
|---|---|---|---|
| 专题一 | 图表展示与概括性度量 | 专题六 | 相关分析与回归分析 |
| 专题二 | 统计量与抽样分布 | 专题七 | 时间序列分析 |
| 专题三 | 参数估计与假设检验 | 专题八 | 多元统计分析 |
| 专题四 | 分类数据分析 | 专题九 | 概率论知识点篇 |
| 专题五 | 方差分析与实验设计 | 专题十 | 应用回归分析证明专题 |
大题题集示例
模拟试题
考前检验自己学的到不到位，模拟题的重要性显而易见！
| 序号 | 专题内容 | 序号 | 专题内容 |
|---|---|---|---|
| 一 | 模拟试题（1） | 二 | 模拟试题（2） |
| 三 | 模拟试题（3） | 四 | 模拟试题（4） |
模拟试题示例
思维导图
如果说你能在考前对着这些思维导图，完全回顾的起来所有的知识点，那就说明你复习的的到位了！
| 序号 | 导图内容 | 序号 | 导图内容 |
|---|---|---|---|
| 专题一 | 图表展示与概括性度量 | 专题五 | 方差分析与实验设计 |
| 专题二 | 统计量与抽样分布 | 专题六 | 相关分析与回归分析 |
| 专题三 | 参数估计与假设检验 | 专题七 | 时间序列分析 |
| 专题四 | 分类数据分析 | 专题八 | 多元统计分析 |
思维导图示例
2. 茆诗松《概统》蓝宝书
| 目录 | 备注 |
|---|---|
| 1. 专题笔记 | 按指定教材编写，共10个专题，囊括所有考点，加入高分学长学姐的倾心提点，专业课复习可以此为基石 |
| 2. 概统题库 | 针对应统432茆诗松《概率论与数理统计》打造的一本题集，知识点考察广泛，干货多 |
| 3. 思维导图 | 思维导图呈现考点知识点，形成结构化知识块，牢固巩固知识点 |
| 4. 模拟试题 | 四套真题预测卷与解析，覆盖全面，贴近真题，时效性强，冲刺模拟利器 |
《概统》蓝宝书专题笔记
| 序号 | 专题内容 | 序号 | 专题内容 |
|---|---|---|---|
| 专题一 | 随机事件与概率 | 专题五 | 统计量及其分布 |
| 专题二 | 随机变量及其分布 | 专题六 | 参数估计 |
| 专题三 | 多维随机变量及其分布验 | 专题七 | 假设检验 |
| 专题四 | 大数定律与中心极限定理 | 专题八 | 方差分析与回归分析 |
概统题库
我们制作了概统题集，可谓是茆诗松概统的复习利器。
| 序号 | 专题内容 | 序号 | 专题内容 |
|---|---|---|---|
| 专题一 | 随机事件与概率 | 专题五 | 统计量及其分布 |
| 专题二 | 随机变量及其分布 | 专题六 | 参数估计 |
| 专题三 | 多维随机变量及其分布验 | 专题七 | 假设检验 |
| 专题四 | 大数定律与中心极限定理 | 专题八 | 方差分析与回归分析 |
模拟试题
考前检验自己学的到不到位，模拟题的重要性显而易见！
| 序号 | 专题内容 | 序号 | 专题内容 |
|---|---|---|---|
| 一 | 模拟试题（1） | 二 | 模拟试题（2） |
| 三 | 模拟试题（3） | 四 | 模拟试题（4） |
思维导图
如果说你能在考前对着这些思维导图，完全回顾的起来所有的知识点，那就说明你复习的的到位了！
| 序号 | 导图内容 | 序号 | 导图内容 |
|---|---|---|---|
| 专题一 | 图表展示与概括性度量 | 专题五 | 方差分析与实验设计 |
| 专题二 | 统计量与抽样分布 | 专题六 | 相关分析与回归分析 |
| 专题三 | 参数估计与假设检验 | 专题七 | 时间序列分析 |
| 专题四 | 分类数据分析 | 专题八 | 多元统计分析 |
3.统计大教室课程介绍
本课程对《统计学》课本的部分重要专题进行拓展与补充，拓宽考生的知识面，如：第二章抽样调查部分补充金勇进老师《抽样技术》的部分内容、第十章方差分析部分补充贾俊平经管版的实验设计内容、第十一、十二章补充何晓群老师《应用回归分析》部分内容、第十三章时间序列分析部分补充王燕老师《应用时间序列分析》部分内容等。
11个专题，囊括统计学所有知识点，拨开核心知识的内核，注重知识的扩展延伸是我们这门课的要旨，希望大家学了之后，对统计学真正有自己的思考，游刃有余的解决考研遇到的问题。
| 专题 | 内容 | 课时 | 希望能 |
|---|---|---|---|
| 前言课 | 分享备考经验，课程介绍、课程体系安排 | 1课时 | 结合自己的风格分享备考经验：初次见面，建立信任 |
| 导学课 | 统计学入门：统计学历史发展概述、统计学基本知识 | 0.5-1课时 | 勾起大家对统计的兴趣：热爱是一切的起点 |
| 现实中的统计：市场调查、数据分析、机器学习 | 0.5-1课时 | 了解统计学现在在做什么：小小展望，埋下期冀 | |
| 专题一：抽样调查 | 抽样调查的基本知识 | 2课时 | 理清抽样技术各种复杂公式背后的逻辑 |
| 习题讲解。经典案例介绍 | 1课时 | 市场调研过程经典案例 | |
| 专题二：描述性统计 | 数据预处理 | 1课时 | 基本功：脏数据的处理 |
| 图表分析方法 | 1课时 | 花拳绣腿or恰到好处：图表的合理应用。 | |
| 从矩的角度看基本统计量：一阶、二阶、三阶、四阶 | 1课时 | ||
| 习题讲解。经典案例介绍 | 1课时 | 找份数据分析报告做经典案例 | |
| 专题三：统计学数理基础 | 基础概念、几大定律 | 1课时 | 学习统计学，至少具备的数理知识梳理 |
| 关于分布：(1)分布的由来，(2)一维的3大分布，(3)延伸扩展高维分布 | 1课时 | 理解数据分布的意义：数据产生的机理 | |
| 习题讲解 | 1课时 | ||
| 专题四：参数估计 | 参数估计的基本知识：思想、常见参数的估计、评价准则 | 2课时 | |
| 习题讲解。扩展：参数估计现有的4种方法 | 1课时 | 4种方法大概一提。顺便介绍下机器学习的Loss | |
| 专题五：假设检验 | 假设检验的由来：Fisher&Neyman | 1课时 | 深刻理解假设检验的由来及意义 |
| 假设检验的核心概念梳理：H0/H1、p值、两类错误、效能系数 | 2课时 | ||
| 假设检验步骤及单双侧检验应用 | 1课时 | ||
| 习题讲解。扩展：假设检验的企业级应用—ABtest | 1课时 | ||
| 阶段性总结答疑课 | 1课时 | ||
| 专题六：类别数据分析 | 无序类别变量的卡方分析：基本思想和相关概念、步骤、检验的应用分类 | 1课时 | |
| 习题讲解。扩展：(1)顺序值变量的分析方法;(2)简单介绍相关和因果 | 1课时 | 对类别数据的分析方法进行梳理；从刚开始数据分析时就理清相关和因果的区别 | |
| 专题七：方差分析 | 基本思想和相关概念、模型及假设、步骤和相关计算 | 2课时 | |
| 习题讲解。扩展：实验设计的相关知识 | 1课时 | 了解实验设计的基本框架和几种简单的方法 | |
| 专题八：回归分析 | 基本概念、模型及假设、搭建回归分析框架 | 1课时 | 回归框架搭建后，后面的学习依据框架展开 |
| 参数估计及相关性质的计算证明 | 1课时 | ||
| 假设的设定原因、检验方法和违背后处理措施 | 2课时 | ||
| 模型的检验、评价、应用，回归分析的步骤梳理 | 1课时 | ||
| 习题讲解。扩展：逻辑回归、LOSSA、神经网络 | 1课时 | 逻辑回归和LASSO是回归的知识补充；介绍神经网络与回归的联系：日后可以从回归视角介入神经网络的理解 | |
| 阶段性总结答疑课 | 1课时 | 卡方、方差分析、回归分析的区别和联系 | |
| 专题九：时间序列分析 | 时间序列的基本概念和基础分析方法、搭建时间序列分析框架 | 2课时 | 后续按照框架展开 |
| 检验、ARMA模型介绍 | 2课时 | ||
| 习题讲解。扩展：假设违背时的模型选择 | 1课时 | ||
| 专题十：多元统计概述 | 多元数据的基本分析变量、搭建多元研究框架 | 1课时 | 针对多元数据，有哪些研究的领域/角度。后续沿各个角度展开 |
| 聚类分析基础方法及现有方法梳理 | 1课时 | ||
| 判别分析及扩展 | 1课时 | ||
| 降维方法及扩展 | 1课时 | ||
| 习题讲解 | 1课时 | ||
| 专题十一：指数 | 指数的基本知识，习题讲解 | 1课时 | |
| 扩展：指数的现代应用-商业数据分析指标框架 | 1课时 | 扩展一下零售的指标体系构建，了解指数、指标的价值和广泛应用 |
适合院校：参考书中包含有贾俊平、袁卫、向蓉美、黄良文、刘扬、向书坚等老师的《统计学》的院校
4. 概统大课堂系列课程介绍
这门课的主要用书是茆诗松老师的《概率论与数理统计教程》，辅助用书为韦来生老师的《数理统计》和王松桂老师的《线性统计模型》。本课程适用于学习茆诗松《概率论与数理统计》以及其他版本《概率论与数理统计》的学生。
| 课时 | 内容 | 课时 | 内容 |
|---|---|---|---|
| 课时1 | 应用统计考研介绍，教材介绍，学习规划及要求 | 课时22 | 充分统计量 |
| 课时2 | 随机事件及其运算，概率的定义及其确定方法 | 课时23 | 点估计的概念与无偏性 |
| 课时3 | 概率的性质，条件概率 | 课时24 | 矩估计与相合性 |
| 课时4 | 独立性，随机变量及其分布 | 课时25 | 最大似然估计 |
| 课时5 | 随机变量的数学期望，方差与标准差 | 课时26 | 指数族，完全统计量 |
| 课时6 | 常用离散分布 | 课时27 | 一致最小方差无偏估计（一） |
| 课时7 | 常用连续分布 | 课时28 | 一致最小方差无偏估计（二） |
| 课时8 | 随机变量函数的分布 | 课时29 | 贝叶斯估计 |
| 课时9 | 分布的其他特征数 | 课时30 | 区间估计（一） |
| 课时10 | 多维随机变量及其联合分布 | 课时31 | 区间估计（二） |
| 课时11 | 边际分布与随机变量的独立性 | 课时32 | 假设检验的基本思想与概念 |
| 课时12 | 多维随机变量函数的分布（一） | 课时33 | 正态总体参数假设检验 |
| 课时13 | 多维随机变量函数的分布（二） | 课时34 | 其他分布参数假设检验 |
| 课时14 | 多维随机变量的特征数 | 课时35 | 似然比检验 |
| 课时15 | 条件分布与条件期望 | 课时36 | 分布拟合检验，正态性检验 |
| 课时16 | 随机变量序列的两种收敛性，特征函数 | 课时37 | 非参数检验 |
| 课时17 | 大数定律 | 课时38 | 方差分析 |
| 课时18 | 中心极限定理 | 课时39 | 多重比较，方差齐性检验 |
| 课时19 | 总体与样本，样本数据的整理与显示 | 课时40 | 一元线性回归 |
| 课时20 | 统计量及其分布 | 课时41 | 多元线性回归（一） |
| 课时21 | 三大抽样分布 | 课时42 | 多元线性回归（二） |
适合院校为参考书中包含有茆诗松、李贤平、韦来生、盛骤等老师的《概率论与数理统计》的院校
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该课程为贾俊平和茆诗松课程二合一课程，售价999元，目前课程页面有50张100元的优惠券，即日起至5月31日可使用该优惠券，扫一扫下面的二维码领取。
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