中国石油大学(北京)化学工程硕士考研辅导班介绍
中国石油大学(北京)化学工程硕士考研辅导班为报考中石油非常规油气科学技术研究院化学工程硕士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石油大学(北京)化学工程硕士考研讯息与资源！
中国石油大学(北京)化学工程硕士考研辅导参考资料节选
《中国石油大学(北京)化学工程硕士考研必修17要点》
《中国石油大学(北京)化学工程硕士考研精英计划与常考题型》
《中国石油大学(北京)化学工程硕士考研必修17课》
《中石油非常规油气科学技术研究院化工原理考研大纲精解》
《中石油非常规油气科学技术研究院化工原理考研精辟全面解读》
《中石油非常规油气科学技术研究院化工原理考研习题精选与技巧指导》
注：具体教辅材料以实际为准。
考研培训师资概况节选
莘老师 授课时间：每周三7:06-21:37
骆老师 授课时间：每周三8:09-16:43
张老师 授课时间：每周四10:11-14:50
姬老师 授课时间：每周二11:59-16:01
桑老师 授课时间：每周一8:15-16:36
麻老师 授课时间：每周三7:21-20:54
注：具体时间以师生实际商议为准。
中石油非常规油气科学技术研究院化学工程硕士考研复习重点与经验
考研英语经验节选
英语我觉得最重要的就是真题和单词。单词我总共记了4遍。真题我做了三四遍，全文翻译了两遍。看张剑的黄皮书两遍。可惜最后我有点懈怠，考得不怎么好。我考前一个月找了一份从来没做过的真题自测，第一卷还做了54分（总分60）。单词方面用的绿皮厚厚的像砖一样的单词书，也有人用恋恋有词，但个人讲，看你们的偏好，哪本适合你就选那个。单词一天背一章，第二天复习前一章加新的一章，大概两个多月就可以背完。之后我是倒着每天看5章。重要的是，千万别把单词扔下，不然前功尽弃了！起初可能会感觉没什么用，但之后真的会发现你读文章利索很多
考研数学经验节选
数学复习最忌讳的是“眼高手低”！从整体上讲，考研数学应按照这样的流程来：课本——复习全书——660题——真题第一遍——真题第二遍，若做完660题后发现还有充裕时间就可以做一下400题。“课本——复习全书——660题或者440——真题第一遍——真题第二遍”这个过程是一定要有的！
考研政治经验节选
政治：如果时间充足，比如从3,4月就开始全身心备战的话，可以考虑提前看马原，因为虽然政治每年大纲都会变，但是这部分变不了，而且这也是政治的重点与难理解点，提前理解了可以为后面节约不少时间，随便找个上年的老肖精讲精练或者大纲看看就行，不需要看课本，课本没有重点还超纲太浪费时间。我的正式准备是大纲出来开始，提前规划好进度，参考资料大纲就够了，因为我觉得大纲里面有些知识点讲得很细，非常方便理解，知识点也是无死角的，就是看起来比较厚且字小，看着容易犯困，可以快速的读出来来提高注意力。要看两到三遍，配套老肖1000题做一两遍，巩固知识点印象，第二遍看完做完就可以上风中劲草了，同样看2到3遍，后期就可以不看大纲了，当工具书偶尔翻翻，这个过程中除了做题跟无法理解的知识点之外，看书一定要快，除了马原不需要理解，只需要知道就行，也不背，加深印象而已。时政的资料出来了要认真看，我感觉最近几年有这个趋势，在习大大的领导下，对于政治教育越来越重视，所以时政的分数一年比一年多，今年估计选择题都有十来分了.最后冲刺时模拟题选择题见一套做一套，大题看看思路就行，等肖四出来了就背吧，大题一字不落的背，蒋中挺的五套卷可以买来做做选择，大题看看就行了。
考研专业课经验节选
1. 学校背景及专业特点：
中国石油大学(北京)作为国内一流的石油高校，应用统计硕士专业具有扎实的数学基础和广泛的统计学知识。在考研专业课统计学的复习中，我们要注重理论与应用的结合，深入理解统计学在石油工业中的应用，提高实际问题解决的能力。
2. 复习要点：
(1) 概率论与数理统计：重点复习概率论中的随机变量和数理统计中的参数估计与假设检验。
(2) 统计推断：重点掌握点估计、区间估计和假设检验的理论与方法。
(3) 回归分析：理解回归模型的基本假设、参数估计和检验方法，掌握回归模型的诊断和修正方法。
(4) 多元统计分析：重点复习多元正态分布与多元数据分析的相关理论与方法。
(5) 时间序列分析：掌握时间序列数据的各种模型、平稳性检验、参数估计、模型诊断和预测方法。
3. 复习方法：
(1) 理论学习：系统地学习统计学的基本概念、理论框架和数学推导过程，掌握重点论文的阅读方法。
(2) 做题训练：通过做大量的习题和真题，提高解题能力和应用能力，加深对概念和方法的理解。
(3) 实践应用：结合实际问题，运用统计学知识进行分析和解决，加深理论的理解和应用能力的提升。
4. 注意事项：
(1) 熟练使用统计软件：掌握一种统计软件，如R、SAS、SPSS等，熟练运用软件进行数据处理、分析与建模。
(2) 学会查找资料：善于利用学校图书馆和互联网资源，查找和阅读相关领域的经典文献和论文。
