大家好，我是 Klaus 在教计量之前的专业及兴趣是统计资料分析 GMAT 要考高分除了Quantitative跟Verbal的领域知识外 针对电脑适性测验的考试技巧也是很重要的 而 GMAT 电脑适性测验从出题到算分，背後的原理其实是满满的统计学 因此我除了教计量之外，也希望能将我分析数据的专长，来分享给同学 GMAT 大部分跟资料有关的事物都会引起我的关注 充满资料视觉化的 ESR 也不例外，收集了上百份 ESR除了跑统计程式分析之外 (结果很有趣，但有点生硬就不放上来催眠人了) 也上网看了许多解说跟影片(中文跟英文都有) 但还是有隔靴搔痒的感觉，可能因为很多 GMAT 教学者本身并不具备数据分析的背景 又或者是分析 ESR 的时候偏向质性(文字导向) 未曾想过把简单的计量技巧应用在 ESR 上面 於是我花了一点时间，做了点功课，然後把两个小小的发现拍成影片 分享给各位考生与教学者，让大家在看 ESR 的时候可以对考试的过程有更清楚的图像 https://youtu.be/173ngUvLLLM 这些发现并非创见，就像几何有一定能力的人可以用自己的方法重新证明毕氏定理 这个影片除了提供相关的资讯之外，更私心地希望能够引起同学对 GMAT 计量更大的兴趣 因为计量的技巧其实在生活或工作很多层面都可以应用，它的数学式或许看似简单 但怎麽去应用它往往才是 GMAT 计量考试的重点(而这部份是台湾数学教育较缺乏的) -- Klaus Math GMAT Quant Expert Blog https://klausmath.wordpress.com/ E-mail [email protected] 欢迎来信谘询 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 49.218.2.77 ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/GMAT/M.1487418141.A.E53.html