2018考研本科出身不好对考研影响有多大？
随着考研热潮的不断升温，有许许多多二本和三本院校的同学都奋战在考研第一线。这些同学中有很多人有这样的疑问：二本和三本院校的学生考研会不会更难?下面小编经验将会解答这个问题。
首先，院校和专业的选择
身边很多二本的同学在考研时都会不自信地问：好的学校会不会歧视我们二本院校的学生啊?听说那个学长初试分数很高，但是复试被刷了，哎，真是不公平呀!当初我心里也是七上八下的，想考985院校，但又怕遭遇不公平待遇，纠结很久，以至于影响了自己的复习。后来我去咨询，本来想让老师帮我筛选下哪些学校是比较公平的，老师给我分析了研究生录取规则，并强调只要是金子哪里都会发光，如果自己是十分优秀的，为什么不录取呢!我一想也是。加上自己参加过数学建模大赛并获得过奖项，我对自己瞬间自信起来。从那以后，我全身心投入到复习当中。
所以在这里我想跟那些内心还在纠结和迷茫的同学们说：不要再纠结了，那样真的会影响自己的复习。不管怎么样，自信是第一位的，既然想改变命运，就不要怕失败!
其次，专业选择
在这个问题上我想对战友们说对自己真正想要的是什么必须要有更为清醒的认识。很多同学会问该不该跨专业考研，事实是适合自己而又有前途的专业是一辈子的快乐和成功的基础，以前是男怕入错行女怕嫁错郎，现在的社会男女都怕入错行。研究生几乎是人生最后一次重新洗牌的机会，如果对本专业不感兴趣不想发展的话，因为贪图考试比较容易上手而去继续选择它是非常不明智的。事实上研究生专业课和公共课考试的难度系数差的很远(如果你不去选择全国前十名的学校)，在感兴趣的基础上认真复习，很难说本专业的学生专业课就一定占优势。虽然我是考的本专业，但身边这样的例子太多了，明明对自己的专业不感兴趣却要考，最后以失败告终。
另外，复习方法、技巧等
关于具体的学习方法，每个人有不同的理解。我这里就简单概括一下，英语在于5000以上的单词量和阅读的技巧(技巧很重要!和四六级完全不同的，要找对复习资料);数学在于基础的把握与真题的分析以及一定量的练习;政治在于网络化，网络化就是说闭上眼睛能够非常清晰回忆起知识框架，并且井然有序;专业课在于基础全面和理解真题。注意，这里叫理解而不是做。我是属于数学基础不错，但英语特别差的人，所以我最早启动的是英语，当然数学也花了很多时间。作为二本院校的学生，我们必然存在自己的短板，那么只要清楚自己的短板并针对性复习，一定会有效果。
最后，复试
二本和三本院校学生的苦就是过了初试很多分仍然忧心忡忡：怕歧视，怕故意刁难，怕英语口语听力。面试前我也怕，但随后一想，如果是宽容而有品位的老师是不会这样的，因为一个二本院校的学生复习时面临的困难比其他人多，但我们仍然能突破困难迎难而上，这不正是我们的优点吗，这种不屈不挠的精神不就是做学术而需要的吗!但我们也不得不承认我们的确存在劣势，比如在学术领域基础不够。这就需要我们多看多听多想，在准备初试的时候多了解下目前专业领域最新发展动向，导师们比较牛的方向是什么，他的理论成果是什么等等。我自己去网上查了很多资料，在面试时，老师对我的评价是懂得多并且有潜力。结果就不言而喻了。
很多同学比较诟病的是调剂过程中的本科歧视了，来自985、211的同学在调剂大军中永远是比较受欢迎的，对于调剂看‘出身’这一现象，去抱怨不公平并不能解决问题，调剂生活要比考研还要痛苦，这个时候谁能有平常心谁就能在调剂抢得先机。
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看你报什么层次的学校了
那得看你目标院校的好坏了
取决于学校的不同，但是更取决你自己的努力！
xuluxingyun
楼主报考什么学校
嚣张的超超
看学校了，我也是普通二本，没有文章，没有奖学金，没有四六级，就考了个一般的211
主要还是看你的能力了，看你报考什么样的学校。特别好的学校，报考的学生质量应该也会高点，如果有人发表过文章，肯定优先录取吧。我觉得考研还是有一个合适的导师很重要的。而且你已经打算考研就不要有那么多杂念了。:hand:，
问题不大，好好努力就行，先把硬件成绩搞上去，进入复试围再和老师联系一下，让导师看到你的闪光点...然后就一切皆有可能啦
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二本考研复试：浅谈微观计量、实证经济研究与经济学思维收藏
撕经济学研究也小一阵了，没一个人指出来经济学研究到底是什么。让我来用一个哗众取宠的话题来举一个小小的经济学实证研究的例子，希望给从未接触过经济学的同学们带来一点经济学的视角，也希望给经济学专业的同学带来一些科研的启发和水平的提升。---------------------经常有人问我：我是二本，考你们北大的研，是不是即使过线分很高，也一定会被刷掉？个人觉得这是一个浑身充满撕点的问题，如果有人在贵吧问这个问题，一定可以万丈高楼平地起。高考定终身论、第一学历决定论、考研出身论……眼花缭乱。不过我写这个帖子的目的可不是为了撕逼。让我们用经济学的工具来分析这个问题，看看经济学研究到底有怎样的奥秘。要想回答本文核心问题，想必大家知道个例是没有说服力的。研究的开始，一定已经有了一个样本，包含n个观测量。假设现在我有了一份数据，来自n个多年来参加北大复试的学生。每个学生提供了两个信息：复试是否成功和是否为一本。方便起见，就把这两个变量叫做“复试成功”和“一本”。现在我要研究的核心问题就是：“一本”这个变量对“复试成功”到底有没有影响？---------------------研究两列数据之间的关系，我想经历过高中（甚至初中）教育的同学一定对一个名词不会陌生：线性回归。你一定会认得这个公式：Y = a + b X给了一列因变量Y和自变量X，翻翻你的高中数学课本可以找到计算a和b的公式。这样就可以得出结论，当X增加一个单位，Y会增加b个单位。这就是Y和X之间的线性关系。这也是计量经济学入门级方法“最小二乘法”（OLS）。我们依葫芦画瓢可以写这样的式子：“复试成功” = a + b “一本”恭喜我们得到人生中第一个经济学“模型”。模型是个很抽象的概念，在这里就比较清楚：复试成功与一本的关系。把数据套进公式，算出b。我们大概可以说，“一本”到底在多大程度上可以影响“复试成功”。这是高中水平。---------------------马上就会有人问了，不同的人有不同考研分数，怎么可以放到一起比呢？如果拿同一个分数的人来比，二本的人还是被刷了却留下了一本的同学，这就很说明问题了。现在开始就有点经济学的意思了。虽然道理是个人都明白：要想比，就得在其他条件都一样的情况下比。计量经济里的模型和高中数学稍有不同，尾巴后面一般多一个东西：Y = a + b X + ε多出来的“ε”就是残差，或是扰动。你的X“一本”也许能够影响Y“复试成功”，可一定不能决定Y。世界太复杂，还有乱七八糟一堆因素会额外干扰“复试成功”呢，比如“考研分数”。现在的问题是想拿同一个考研分数的人来比，计量经济早有了解决办法：“控制变量”（Control Variable）。我们把“考研分数”这个变量加到模型中去：“复试成功” = a + b “一本” + c “考研分数” + ε现在，我们估计出来的b，就会是在“考研分数”相同的情况下的结果了。“考研分数”带来的影响已经被它的系数c所刻画了。这是本科水平。--------------------发出“二本会被刷”的感叹的同学一般“心中的模型”就停在这一步。依他们看，在考研分数相当的情况下，似乎是优先录取了一本。于是，出身论就这样华丽丽诞生了。我有个问题，考研分数相当，两个人就具有可比性了吗？说不定是因为别的什么我们看不见的因素，比如，能力？当今微观计量中、甚至整个微观实证中最火热的话题“内生性”（Endogeneity）中对此已有刻画：遗漏变量偏差（Omitted variable bias）。你想比较，就必须在其他因素一样的情况下比。很不幸，你漏掉了一些重要因素，你的比较是无效的。在考研这个例子里，看不见的“能力”对整个模型有着重要的影响：“能力”显然和“一本”有关，你可以把能力定义为科研能力、综合素质、视野？种种。不敢说“一本”和“能力”的关系有多强，但有关是一定的。“能力”当然也与“复试”成功有关。面试看的不就是一个人的能力么？你又可以把“能力”定义为谈吐、气场。所以，到底是“一本”这个标签导致了复试的成功，还是“一本”背后蕴含的“能力”导致了复试成功？这是有待商榷的。遗漏变量偏差（Omitted variable bias）有一个性质：这个偏差的正负符号等于遗漏变量与自变量的相关性符号乘以遗漏变量与因变量的相关性符号。在这里，“能力”与“一本”正相关，“能力”与“复试成功”也正相关，正正得正，所以这个偏差是正的。也就是说，我们会高估了“一本”对“复试成功”的影响。这其实是很符合逻辑的。一个人如果是一本，那么他也许具备更多的能力。更多的能力使得他复试成功。然而你忽视了“能力”的存在，单纯把他的“复试成功”归结到“一本”这块牌子上，显然会高估“一本”这两个字本身的价值。所以，在回答“出身血统论”的时候，一定不要忘了遗漏变量的存在。遗漏的变量到底会使我们高估还是低估自变量的影响，这个方向是有据可寻的。这是研究生水平。--------------------回答到这个层次，恐怕某些二本的同学还是不满意的。好好好就算我高估了“一本”的影响，但如果我正确估计，“一本”到底对“复试成功”有多少影响？你能告诉我一个数吗？说不定还是很大呢？这也是经济学家们孜孜不倦地想要追求答案的问题：如何消除“遗漏变量偏差”（Omitted variable bias），或更广泛地，“内生性”（Endogeneity）？你可能会觉得，把能力一样的人放一起比不就好了？就好像“考研分数”一样，把“能力”这个变量也加到模型里去不就好了？问题马上就出来了，你怎么知道一个人的“能力”是多大？显然，控制变量法在这里是不管用的，因为根本就找不到“能力”这个变量。你给一个人打分么？智商？情商？表达能力？心态？道德？你用什么标准打？一二三四五？只能另想办法。让我们重新审视这个问题。我们想研究“一本”和“复试成功”的关系，可是“一本”影响到了“能力”，“能力”又影响到了“复试成功”。我能排除掉“能力”的影响吗？在我们现在的计量模型中：“复试成功” = a + b “一本” + c “考研分数” + ε“能力”就藏在扰动ε里。可是它使得ε既和因变量“复试成功”有关，又和自变量“一本”有关。有计量基础的同学应该知道，X与ε相关违背了“最优线性无偏估计”（BLUE）的假设。现在想找一个途径，或者一个替代的变量，使得它和“一本”这个变量内容差不多，却和扰动ε无关。也就是说，想找一个指标，衡量的内容和“一本”差不多，可是却跟什么科研能力呀、谈吐素质呀没什么关系的变量。这样就可以绕过所有遗漏变量的影响。这就是目前实证经济研究里最火最热门的微观计量方法：工具变量（Instrument variable, IV）。工具变量就是一个和自变量相当有关，可是和其余的扰动无关的变量。这个变量显然会影响因变量，因为工具变量和自变量有关，自变量又和因变量有关。然而，除此之外这个工具变量再无其他途径来影响因变量。这个工具变量就可以用来帮助我们单纯地刻画自变量对因变量的影响。工具变量的要求已经在上述描述中说得很清楚了：一、和自变量相关（相关性，Relevance）；二、除了自变量的途径外和因变量无关（外生性，Exogeneity）。在我们的问题中，我们想找一个和“一本”有关，可是除了“一本”这个途径外和“复试成功”没有关系的变量。一个比较理想的回答：“高考分数”。高考分数显然和“一本”高度相关：高考分数决定了你能几本。可是高考分数和考研复试有多大关系呢？除了它导致的“一本”“二本”（学校名称）会写在你的简历上，你会把“高考分数”也写进你的简历吗？你应当也不会再面试的自我介绍中说“我的高考分数是……”吧？也许说“高考分数”也会代表你的能力，可是请记住：高考发生在四年前。也许（仅仅是也许）“高考分数”反应了四年前的能力，可是它应当没那么反映你现在的能力、大学里获得的能力，尤其是你的科研能力（滞后变量是经济研究中常用的工具变量）。显然“高考分数”满足了工具变量的要求：相关性和外生性。我们可以把它拿来作为一个工具变量。（对于这两个性质还可以通过计量的方法来做统计上的检验，不过一定记住经济学最看中的还是经济含义和直觉，而不是实证数字）。具体操作方法就介绍一个两步回归法（2 Steps Least Square, 2SLS）。第一步：拿自变量“一本”与工具变量“高考分数”回归“一本”
= k + m “高考分数” + ε1回归得到参数k，m后代回原方程，得到一个拟合的“一本（拟合）” =
k + m “高考分数”第二步：拿“一本（拟合）”换掉我们之前模型里的“一本”，重新回归“复试成功” = a + b “一本（拟合）” + c “考研分数” + ε2第一步操作后的“一本（拟合）” 已经刨掉了所有其他干扰（ε1），仅仅是“高考分数”的傀儡。这个傀儡放进第二步正式的模型中，已经失去了和其他干扰（ε2）的联系。用平白的话来说，通过“高考分数”这个和复试中杂七杂八的因素没有关系的工具变量来净化“一本”以后，我们的模型就可以得到“一本”对于“复试成功”的纯粹的影响。现在我们得到的b，差不多就可以回答“一本”到底对“复试成功”有多大影响了。这大概是博士水平了。--------------------一个博士如果拿这样的实证写一篇文章做pre，不出五分钟马上会被底下攻击成翔。太多细节太多漏洞没有考虑了。最基本也是本科生就能指出来的问题：你的两个重要变量“复试成功”和“一本”到底是什么？是数字？是概率？怎么定义？复试只有成功和失败两种可能，几本也只能是一本或非一本。硬要用数字刻画，大概也只能说是“0”和“1”。这又牵扯到一个新的计量问题，二元变量（Binary variable）我们这个问题里相当棘手，因变量和自变量都是二元变量。先说说因变量“复试成功”。因变量如果只能取0和1，那直接做如上的OLS是有问题的：拟合的结果会超过0和1。我们需要用一些新的模型，比如Probit：“复试成功” = F(a + b “一本（拟合）” + c “考研分数” + ε2)其中F是标准正态分布的累计概率分布（CDF）。这个模型不再是线性，因此也不能用OLS了。应当使用极大似然估计（Maximun Likelihood Estimation, MLE）来计算其中的参数，如b。讨论这些恐怕这一个帖是不够了，有兴趣的可以参考任意一本计量经济学入门。再说说自变量“一本”。01变量做自变量，本科学生很容易想到这就是“虚拟变量”（Dummy Variable）。只要按虚拟变量的规则添加就好，没有太多需要注意。但是，我们现在要针对一个虚拟变量来做IV，也就是2SLS第一步会有问题：“一本”
= k + m “高考分数” + ε1在这里，“一本”又成了因变量。我们还是可以用如上的Probit来解决这个问题。不过这样一来，这可不是一个简单的Probit模型了。这是一个混杂Probit，针对Dummy做IV的超级大模型。这也是目前经济学实证最前沿的方法：“模糊”的机制设计（“fuzzy& Rule Design, &fuzzy& RD）。至此，我们的模型可以写成：“一本”
= F(k + m “高考分数” + ε1)“复试成功” = F(a + b “一本（拟合）” + c “考研分数” + ε2)---------------------完了吗？都说了上面是本科生都问的出来的问题。我再问一个，每个地方高考分数又不一样，能比么？哈哈经济学已经发展到什么地步了呢？至少这个问题也是能解决的。让我们来用一用”固定效应“（Fixed Effect）每个学生来自不同的省份，不同的省份之间千差万别，别说高考分数，就连习俗、方言都完全不一样。不过我们只要用固定效应的计量方法，就可以把同一个地区的共同因素一起刨除掉。具体操作只要加入省份的dummy来控制就好。注意在两步回归中都需要同时加入。有兴趣的同学可以参阅各种微观计量教材。----------------------不打算继续讲模型本身了。大家看到经济学研究的过程了吗？开始有一个非常有趣（有争议）的问题，然后找来数据和模型来回答它。模型需要不断地完善，而完善的过程就是修补我们的逻辑漏洞。固然需要很强的数学、统计、计量背景，可是背后的逻辑我想是你们每一个人都能明白的：相同的东西才能比，找影响的渠道……这就是经济学的思维。我低年级的时候总觉得经济学是屠龙术，没有实际价值。可是我现在渐渐明白，经济学真正的精髓就是这些看问题的逻辑，这些直觉思维。它让我思考得全面，看问题得透彻，不会轻易地下“出身决定论”这样的论断。顺便一提，通篇例子是我个人的胡诌，切不可认为这就是真正的经济学研究。真正的研究需要阅读大量的文献，在前人的基础上进行工作，而不是像我这样拍脑袋、闭门造车。而且这样的话题似乎也并不是值得研究的话题。主流的微观实证还是集中在劳动、政治、健康、教育上。“二本考研”也许是一个教育的话题，可是它注定发表不到世界顶尖的杂志，因为其他国家不存在“二本”和“考研”的问题，自然也就无法引起广泛关注。等哪天我国的经济学研究水平上来了，我想这样的研究还是能够解决一些本国实际问题的。的确90%的人在水文章，我这帖也算是“水”了半篇文章。和Top4杂志诚然不能比，但能引发一些各位贴吧战士的思考，未必没有其特殊的价值。
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Probit model
b格max～这个问题有个大前提，考哪个学校
zici还想听听新古典和新凯恩斯是怎么撕的
老学长讲的一口好淋语
好复杂。我觉得经济学与其他社会科学的关系，如同西医与中医。西医讲循证，中医讲经验。经济学发展到后头，估计会把其他学科包进去，形成“经济学帝国主义”，虽然目前还没到那一步。
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见识到了！神
这位就是传说中的坚定哥
果然回复率可怕，老chen
以前觉得计量难，现在在学高级以上微宏观和拓扑数论实分析，觉得计量好简单...虽然下学期学高计，不知道到哪种程度
大体看了一遍，感觉又复习了一遍计量……
再来给老学长暖贴
前辈好厉害，好想和前辈认识吃顿饭什么的，崇拜
复习了一遍计量。
很系统，财务金融实证中常见到的还有样本选择偏差、反向因果、中介效应与调节效应等问题。如果做资本市场数据还可能要使用时间序列方面的模型
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考研：清华大学对二本院校学生在复试时到底有多大歧视？清华材料加工这专业有多难考呢？
真诚期盼大家回复，保佑你。
我有更好的答案
经济类就难了。不说歧视，还要看专业吧！貌似理工科考上容易些学历是一方面，更主要的是自己实力的问题啊，不要犹豫不决，犹豫不决的结果只能是没有结果！如果打算考就考
。结构全国录取9个人还包括推免的。土木工程表示很公平，就是牛人太多了，考不上。。。。。问个师兄告诉基本过去的全是390+400+的
本回答被网友采纳
见解和社会关系是否足够强大~所谓歧视 都是在同等条件下的歧视，譬如你分数 比那些没有进复试的高。本科院校好坏只是可供参考的一个方面而已没有歧视。但如果你和名校生同样分数或者差不多，进复试要你不要他，也是一种“歧视”。你达到录取条件他没有理由不录取你。关键是你的知识、能力，远比分数、关系的作用小得多，那你被录取的概率就小多了，但关系硬就另当别论了~不过，初试过是前提
我也看到了相关的清华对待二本院校不公的文章，但是我想也许是片面之词，如果你第一志愿填报清华，而且成绩优异的话不会存在这种情况的！祝你好运……
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