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  二級數量2020年新增了機器學習和大數據兩章的內容，需要引起重視。這部分雖然學起來很難，但從原版書例題和課后題來看出的題目并不難，更多的是概念之間的辨析。

  此外二級數量傳統的重難點依舊在多元回歸分析和時間序列模型上。我們需要重點掌握違反回歸模型假設的三種情形：異方差、序列相關和多重共線性。

  對于時間序列模型，我們需要重點掌握自回歸模型的假設，這同時也是一個難點。關于時間序列模型這一部分，需要我們理清各個模型相互間的邏輯關系，并且強調對重要概念的結論的理解。

  與一級數量的聯系與區別

  一級數量的推斷性統計部分在二級數量中有多處應用，例如在一元/多元回歸分析中大量應用區間估計與假設檢驗的知識。與一級數量相比，二級數量涉及的知識點數量其實并不多，遠少于一級數量的知識點。

  但是二級數量更專注于研究回歸分析和時間序列模型分析這些更深層次的內容，難度會略高于一級數量。2020年新增的機器學習與大數據的內容也在一級基礎上進行了一個提升。

  復習策略

  二級數量分析依然延續了一級“學起來費勁，考起來不難”的優秀傳統。知識點內容較為抽象，好在考試題型相對固定，考試題目既有定性分析又有定量計算。弄清模型假設條件背后邏輯以及每個模型優缺點是我們在學習數量分析這門學科時應當優先關注的地方。

  讀題時可以把case一些關鍵信息在閱讀的過程中劃出來，避免遺漏。對于一些計算題而言，一定要看清楚問題指向的表格是哪一個，有些case表格數據較多，很容易看錯。此外，一些細節例如要求的是“in percent”還是“in decimal”等也不要搞錯。

  就考試而言，二級里面數量這門學科邏輯較強，考試的知識點也集中，得分率高。所以建議要跟著老師的思路，不要自己天馬行空。在學習的過程中就把知識點理解透徹，建立好框架體系，把邏輯理清，做題的過程中才會一路順暢。