中国矿业大学(北京)统计学考研辅导班介绍
中国矿业大学(北京)统计学考研辅导班为报考北京矿大理学院统计学的学员提供针对性的考研培训课程，根据个人情况与报考院校专业定制指导方案，全程监督陪伴，布置随堂作业，结合命题规律进行模拟实战。根植于多年的积淀，为学员提供有用的中国矿业大学(北京)统计学考研讯息与资源！
中国矿业大学(北京)统计学考研辅导参考资料节选
《中国矿业大学(北京)统计学考研核心要点解析与命题思路揭秘》
《中国矿业大学(北京)统计学考研权威浓缩精讲版》
《中国矿业大学(北京)统计学考研满分状元必备绝招》
《北京矿大理学院高等代数考研重难点精解》
《北京矿大理学院高等代数60天突破考研极重要题型》
《北京矿大理学院高等代数考研考前指导及真题详解》
注：具体教辅材料以实际为准。
考研培训师资概况节选
田老师 授课时间：每周一8:47-13:28
汲老师 授课时间：每周一10:23-15:01
蓟老师 授课时间：每周二11:06-18:46
扈老师 授课时间：每周日8:13-13:51
满老师 授课时间：每周四9:01-21:36
巢老师 授课时间：每周日10:38-14:14
注：具体时间以师生实际商议为准。
北京矿大理学院统计学考研复习要领与经验
考研英语经验节选
张剑的黄皮书阅读，做那一本就够了，我时间不多，没有做完。这是一本和真题的选文思路，出题思路极其接近的书，解析也很详细，还能顺便练习长难句的翻译。精做真题是每个人都必须进行的，但是，大家利用真题的方式各不相同。
考研数学经验节选
高数用书：汤家凤高数辅导讲义、张宇高数十八讲（基础阶段有难度）。通过近几年的真题，尤其是今年的考题，大家肯定能明显发现，其实考研数学对于同学们解难题的要求并不高，考验的是大家的概念是否清楚，计算能力是否过关。所以我觉得，在复习的时候，大家要着重于理解概念，千万不要死记公式（当然很多公式还是要背的，这里推荐大家有一个小本，将每页折成4扇，1、3扇写公式名称，2、4扇写公式，每次看的时候只看公式名称，自己写出公式，此方法也可用于记单词，效果颇佳），一般大家都是用李永乐的复习全书作为复习资料，我各人认为一本全书就已经很足够了，把上面的每道题都吃透。全书最好过三遍，每一遍都要认真，囫囵吞枣的话会得不偿失。
考研政治经验节选
我是暑假开始看书的，在暑假的时候就跟着肖秀荣老师的《精讲精练》《1000题》把马原、毛中特、近代史、思修这四部分做了一个系统的复习。虽然我们大学中学过中国近代史纲要、毛概，但是因为是公共课所以我们可能在政治方面会有一些薄弱，并且大学期间也较少有人关注时事政治，所以我在暑假看完书然后做选择题的时候错误率就有一点高。我最后悔的一件事情就是没有做好这个错题整理，也没有回过头再把错题做一遍，这可能也是我政治考的比较差的主要原因之一，太追求速度，却忘记了质量（切记！错题多做）。
考研专业课经验节选
一、复习要点
1. 熟悉基础知识：高等代数是一门基础且重要的专业课程，掌握线性代数的基本概念、理论和计算方法是复习的首要任务。
2. 突出重点内容：对于高等代数来说，矩阵论、特征值与特征向量、线性方程组、线性空间和线性变换等是重中之重的内容，需要特别关注。
3. 提升解题能力：通过大量练习题，掌握解题技巧和方法，培养逻辑推理能力，提高解题速度和准确度。
二、知识重点
1. 线性空间与线性变换：了解线性空间的定义和性质，熟悉线性空间的子空间、基、维数等概念，掌握线性变换的基本理论和作用。
2. 矩阵论：熟悉矩阵的基本运算法则，掌握矩阵的转置、逆、秩、特征值和特征向量等基本概念和计算方法。
3. 线性方程组：熟悉线性方程组的几何解释，了解消元法和矩阵法解线性方程组的过程和步骤，掌握解齐次线性方程组和非齐次线性方程组的方法。
4. 特征值与特征向量：熟悉特征值和特征向量的定义和性质，能够求解矩阵的特征值和特征向量。
5. 线性相关与线性无关：了解向量组线性相关与线性无关的概念，并掌握判断向量组线性相关与线性无关的方法。
6. 线性空间的维数：熟悉线性空间维数的概念和计算方法，理解维数定理的含义和应用。
7. 内积空间和正交变换：了解内积空间和正交变换的定义和性质，熟悉正交矩阵和正交对角化的相关内容。
三、复习方法
1. 制定复习计划：合理安排复习时间，做到有序有计划地进行复习，确保每个知识点都得到充分的复习。
2. 多练习习题：高等代数是一门注重实践的课程，多做题目能够加深对知识点的理解和掌握解题技巧。
3. 寻找辅助资料：除了教材外，可以通过参考书籍、教学网站和教学视频等辅助资料，加深对知识点的理解。
4. 建立知识框架：高等代数的知识点之间有着很强的逻辑关系，建立清晰的知识框架能够帮助整体理解和记忆。
5. 结合实际应用：高等代数是一门理论与实践相结合的学科，在复习过程中，多与实际问题结合，思考理论在实际中的应用，加深对知识点的印象。
