考研

特殊句式：倒装、强调、虚拟语气Day1 简单句五大基本句型；Day2 句子成分；Day3 词法；Day4 定语；Day5 名词性从句；Day6 定语从句；Day7 状语从句；Day8 非谓语动词；Day9 特殊句式。

我的愿望是成为富婆

2027届应用统计学专业秋招：从统计基础到SQL、项目与业务表达应用统计学本科生提升就业竞争力，优先级是明确岗位、补齐业务能力、积累实践证据，再考虑证书。考研适合有研究兴趣、目标岗位存在学历要求的同学，但不是所有就业方向的共同前提。

非谓语动词，长难句核心难点Day1 简单句五大基本句型；Day2 句子成分；Day3 词法；Day4 定语；Day5 名词性从句；Day6 定语从句；Day7 状语从句；Day8 非谓语动词。

长难句综合实战，全书复盘总结Day1到Day9我们依次学习了简单句五大句型、句子成分、词法、定语、名词性从句、定语从句、状语从句、非谓语动词、特殊句式。Day10不再学习新语法知识点，核心是综合运用前面9天所学，拆解考研真题长难句，查漏补缺，完成整套语法体系复盘。

火眼金睛记单词

攻克考研英语熟词僻义：解锁高分密码的关键一步在备战考研英语的过程中，许多考生都会遇到一个看似简单却常常失分的陷阱——熟词僻义。这些我们自以为熟悉的单词，在考研英语中往往呈现出我们不熟悉的意思，成为阅读理解和翻译中的"隐形杀手"。

总结 10.13今天学了数学·的线性代数。了解了伴随矩阵直接用矩阵相等，因为可以得到aij的关系。然后是特征值和特征向量，了解了相似对角化，对称矩阵的相似对角化，不同特征值特征向量正交。不同特征值特征向量线性无关。然后是可对角化的条件，通过n个线性无关的特征向量，还有nmta减a的秩。然后是a和b相似，实对称实相似必合同，然后合同不改变秩。然后如果相似，然么共用特征值。然后了解了使用先一后二正交求特征向量。然后是特征向量和特征值做函数后的变化。然后是二次型，了解了惯性定理，配方法和正交变换法。了解了正交矩阵，还有矩阵合同

总结 10.09今天学了概率论的矩估计和最大似然函数的求法，求据估计时要注意给了哪些点，不要全部分布都算一遍。然后学了如何处理二维正态分布，利用二重积分而不断降维先是dx然后dy。然后学了样本方差利用卡方求他的方差。学了样本方差和卡方，学了样本均值和t分布。了解了样本均值和样本方差独立，还有求正态分布绝对值x的期望为pai分之2的根号。了解了标准化下面是标准差。

定语从句，考研长难句头号考点Day1 简单句五大基本句型；Day2 句子成分；Day3 词法；Day4 定语；Day5 名词性从句；Day6 定语从句。

名词性从句，考研长难句核心考点Day1 简单句五大基本句型；Day2 句子成分；Day3 词法；Day4 定语；Day5 名词性从句，这是考研长难句高频考点，也是阅读翻译的重点。

总结 10.08今天学了数学的概率论的数字特征，了解了cov利用分配率，学了离连型解法，了解了将整体视为随机变量的思想。了解了数理统计的切比雪夫不等式，大数定理，独立有期望方差和独立同分布有相同期望，依概率收敛于期望。然后是中心极限定理，就是和减去期望除以方差的根号为正态分布。然后了解了样本均值的期望，方差，了解了样本方差和样本方差的方差。然后是正态分布的抽样特征，了解了x均值和样本方差独立，了解了s方和卡方的转换，了解了多个样本相加还是正态分布，x均值和t分布的关系，还有x－x均值除方差卡方分布。了解了卡方，f分布，t

南风微微吹

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总结 10.07今天学了概率论的数字特征，了解了方差的加减和独立的关系，了解了独立和相关的关系，了解了相关系数，了解了利用协方差算相关系数，了解了协方差的交换，分配，系数，了解了对于最值函数如何求期望，了解了必须独立才能拆方程所有不等式后面不能是随机变量。然后了解了可以把整体看成一个随机变量，求最值时，然后取他们所有都小于等于一个数。然后学了利用方差和期望的计算技巧。了解了泊松分布和二项分布的方差和期望。了解了卡方分布，有分式，有分式有绝对值，，自由度，独立同分布方差存在和独立同分步？。然后学了摸摸哒。

通信考研小马哥

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我的医学考研学习品牌接触记录我是医学考研备考中的普通考生。备考期间我接触过一些常见学习名称。下面只从我的个人视角记录接触感受，不排名，不评价优劣，也不构成选择建议。每个人基础不同，请结合自身情况判断。