北京林业大学生态学(微生物生态学)考研辅导班介绍
北京林业大学生态学(微生物生态学)考研辅导班为报考北林生态与自然保护学院生态学(微生物生态学)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，为学员提供有用的北京林业大学生态学(微生物生态学)考研讯息与资源！
北京林业大学生态学(微生物生态学)考研辅导参考资料节选
《北京林业大学生态学(微生物生态学)研之有“悟”成功必读15课》
《北京林业大学生态学(微生物生态学)考研高频真题与难题突破》
《北京林业大学生态学(微生物生态学)实用考研要点精编手册》
《北林生态与自然保护学院数理统计+普通生态学随堂笔记与核心要义精讲》
《北林生态与自然保护学院数理统计+普通生态学考研冲刺状元全计划》
《北林生态与自然保护学院数理统计+普通生态学考研战略突破》
注：具体教辅材料以实际为准。
考研培训师资概况节选
戚老师 授课时间：每周四9:09-19:13
吴老师 授课时间：每周六9:10-14:11
饶老师 授课时间：每周二10:20-19:08
蔚老师 授课时间：每周四8:06-14:08
卓老师 授课时间：每周四8:16-19:14
靳老师 授课时间：每周日7:37-14:09
注：具体时间以师生实际商议为准。
北林生态与自然保护学院生态学(微生物生态学)考研复习诀窍与经验
考研英语经验节选
英语开始复习在4月，单词用的朱伟恋恋有词，听了两遍，背王江涛20篇范文，6月份开始做真题，掐时间做，下午2点到5点，做完对答案分析卷面，先把作文翻译解决掉，翻译对答案分析表达方式技巧，把不熟悉的单词抄下来反复背，作文我是每周写一篇，然后让老师给批改，主要看有没有用词语法错误，老师每篇都会给加一些高端一点的句子，这样日积月累下来我的作文写得还不错。然后分析阅读，一句一句撸顺，不会的单词或者读不懂的句子就查辅导书或者字典，一点一点琢磨，有的干脆背下来，一篇文章分析完再做一遍题目，有错的就标出来，分析错在哪里，之后复习的时候反复看，最后看翻译和新题型。分析的比较细，最后真题做了近年的，不过大家从05年开始就可以，太早的在篇章内容上会和现在的不太符合。
考研政治经验节选
说一下我的用书吧，大纲解析，肖秀荣1000题，知识点提要的思修部分，肖秀荣时政、考点预测背诵版、肖四。至于书，肖老爷子的书我觉得非常不错，真的是业界良心。说说我怎么复习的。我主要是做一千题。一千题一共刷了三遍，我感觉是非常好的题目。把错题标出来。一直到后来十二月份我还在反复的看一千题的错题。经常错过的还会再错，很正常。学政治一定要放平心态，心理崩溃是常有的事。肖四的重要性就不用说了，我没有用风中劲草，那个考点预测背诵版是风中劲草的替代品。感觉风中劲草内容太多了。
考研专业课经验节选
考研专业课一：数理统计
数理统计是生态学专业考研的一门重要专业课，对于学生来说，掌握好数理统计的知识和方法，对于提高考研成绩至关重要。
1. 复习要点：
（1）概率论基础：包括事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量等内容。
（2）数理统计基础：包括参数估计、假设检验、方差分析等内容。
（3）回归分析：包括一元线性回归、多元线性回归、非线性回归等内容。
（4）方差分析：包括单因素方差分析、多因素方差分析等内容。
（5）非参数统计：包括秩和检验、秩相关分析等内容。
2. 复习方法：
（1）理论学习：首先要系统学习数理统计的基本概念和理论知识，掌握各种统计方法的原理和应用场景。
（2）刷题巩固：通过大量的习题练习，巩固所学知识，提高解题能力。可以选择一些经典教材中的习题，也可以参考历年真题和模拟题。
（3）总结归纳：在复习过程中，及时总结归纳所学知识，形成自己的复习笔记和思维导图，方便日后查阅和回顾。
考研专业课二：普通生态学
普通生态学是生态学专业考研的另一门重要专业课，对于学生来说，掌握好普通生态学的知识和方法，对于提高考研成绩同样至关重要。
1. 复习要点：
（1）生态系统的结构与功能：包括生态系统的组成、能量流动、物质循环等内容。
（2）种群生态学：包括种群的生长与发展、种群的相互作用等内容。
（3）群落生态学：包括群落的组成与结构、群落的演替等内容。
（4）生态位与生态位分析：包括生态位的概念、生态位的测定方法等内容。
（5）生态系统的稳定性：包括生态系统的稳定性概念、稳定性评价指标等内容。
2. 复习方法：
（1）理论学习：首先要系统学习普通生态学的基本概念和理论知识，掌握各种生态学原理和应用场景。
（2）实地考察：生态学是一门实践性很强的学科，可以通过实地考察和实验来加深对生态学概念和原理的理解。
（3）案例分析：通过分析一些经典的生态学案例，加深对生态学原理的理解和应用能力。
（4）综合复习：在复习过程中，要将各个知识点进行整合，形成全面的复习框架，便于知识的串联和应用。
