复旦大学上海数学与交叉学科研究院应用统计考博初试备考指南

复旦大学上海数学与交叉学科研究院应用统计学科博初试注重考察学生的专业基础理论、研究能力及跨学科素养，考试科目主要包括专业综合（含数理统计、数据科学基础、应用统计前沿）和英语（学术写作与专业文献阅读）。以下是针对2023-2024年考试大纲的详细分析：

一、考试科目与参考书目

1. 专业综合（700分）

- 数理统计（350分）：参考《数理统计与数据分析》（王兆文著，机械工业出版社），重点掌握参数估计、假设检验、回归分析、时间序列分析等核心内容，需熟练推导经典统计量分布

- 数据科学基础（200分）：依据《数据科学导论》（周志华著，清华大学出版社），强化机器学习算法（分类/回归/聚类）、数据可视化、大数据处理技术（Hadoop/Spark基础）

- 应用统计前沿（150分）：推荐阅读《现代应用统计手册》（李航著，人民邮电出版社），关注因果推断、高维统计、统计机器学习等热点领域

2. 英语（150分）

- 学术写作：重点训练研究计划书撰写，掌握IMRAD结构（Introduction, Methods, Results, Discussion）

- 专业文献：精读JASA、Biometrika等期刊近3年高被引论文，重点理解统计方法创新点

二、复习策略与重点突破

1. 知识体系构建（建议3个月）

- 数理统计：构建"三大分布-四大检验-五大模型"知识树，每日完成1套课后习题（重点标注错题）

- 数据科学：掌握Python/R语言在统计建模中的应用，重点实现SVM、随机森林等算法的从代码到理论解释的全流程

- 前沿领域：每周精读2篇顶刊论文，建立"方法原理-应用场景-局限性"分析框架

2. 真题训练（2个月）

- 近5年统考真题至少完成3轮模拟，注意2020年后新增的"统计机器学习"题型占比提升至35%

- 建立错题数据库，分类统计高频失分点（如：U检验条件放宽情形、LASSO正则化参数选择）

三、导师研究方向与申请建议

研究院当前重点研究方向包括：

1. 医学统计与生物信息（导师：陈希孺院士团队）

2. 金融统计与风险管理（导师：徐立平教授）

3. 智能统计与大数据（导师：段伟文教授）

4. 环境统计与气候变化（导师：洪乐平教授）

申请建议：

- 优先选择与科研经历匹配的课题组，提前阅读3-5篇目标导师论文

- 重视预答辩环节，准备10分钟研究设想陈述（重点突出统计方法创新）

- 推荐参与"复旦-微软统计计算研究中心"联合项目积累实证经验

四、时间规划与资源整合

建议采用"三阶段递进式"备考：

1. 基础筑基期（1-2月）：完成4门科目知识框架搭建

2. 强化提升期（3-4月）：实施"真题精练+论文精读"双轨训练

3. 冲刺优化期（5-6月）：模拟考试（按考试时间真实还原）+个性化补漏

重要资源：

- 复旦数学系官网（每年9月更新考试大纲）

- "统计学术"公众号（定期推送考博资讯）

- 上海统计学会考博交流群（含历年真题分享）

特别提醒：2024年新增"统计伦理与学术规范"考核模块，需重点学习《统计学家职业操守守则》及近年学术不端案例。建议关注全国统计学科评估动态（最新评估中复旦应用统计位列A+），合理规划备考策略。

备考过程中遇到具体问题（如：时间序列ARIMA模型证明、因果推断双工具变量检验等），可加入研究院备考交流论坛（论坛ID：FDU-Stats2024），与在读博士生进行针对性讨论。最后建议保持每周3次图书馆深度学习（每次不低于4小时），积累的文献综述素材可转化为复试加分项。