答应过自己，如果能考过Pa一定要发分享一下自己的一点小经验。

【背景】我参加的201906的考试，自己统计基础很一般，没接触过R和GLM、决策树、聚类分析,只学过最小二乘线性回归。所以备考比较认真，理论和实践两手抓，前后历时300h左右。回想起来走了很多弯路，下面分享一下自己的小经验，希望能帮到大家。

备考资料一共有考纲教材、网课和历年真题与case sample.

【网课】网课最核心的部分是module6-8，别的章节可以扫过。这三章主要介绍了什么是GLM,决策树和cluster，以及这些模型在R中如何实现。网课总的来说内容足以涵盖考试了，但是我由于之前没学过GLM，直接看网课看不懂GLM，所以我去看了教材。所以建议不熟悉这些模型的话，可以教材配合网课一起看，否则可能会理解的不够深。

网课在每章中都有一些小case还有r程序，这是很好的学习材料，一定要学明白。章末的case也建议好好练习，配合答案看，一定要看透。

关于只看网课不看教材可不可以，我觉得如果统计基础比较好，这些模型之前都有接触的话，只看网课就可以。否则建议看教材网课一起。

【教材】考纲中一共涉及4本书，根据重要性排序如下：

l ISLR：这本书强推，是理论与实践的结合，和网课内容有相当大的重合，统计学原理讲解的很浅显易懂，每章章末都有练习，如果之前没用过R的话，使用这些练习有助于更好的学好R。这本书章末的实操大部分使用的R package就是考场上安装的R package,建议把每章的理论理解了再去实操每章后面的case。

l Regression Modeling with Actuarial andFinancial Applications:这本书比起ISLR更加理论也更难，推导可以不看。建议在阅读ISLR的时候有理解不了的地方要去看这本书。

l R for everyone: 这本书讲解了一些R的常用操作，属于实践类，如果时间充分可以看一看。

l Data visualization：这本书主要在讲怎么能把图表画的好看，主要集中在对于ggplot这个package的使用和逻辑。我个人认为时间紧张的话，可以不看，因为考试时候时间很紧张，几乎没有时间琢磨怎么把图表画好这种锦上添花的事。

【真题】真题是最重要的，多读几份真题和sample是可以发现规律和一些套路的，有一些固定的踩分点，一定要把真题和sample看透，并且把几份题目多多进行对比。

【时间安排】我的备考过程大概是用了一个月时间看完所有教材，并完成ISLR的每章章末case，用半个月时间看了两遍网课中的mod6-8，最后用了半个月看了201812真题和考纲中提供的两个sample case。最后用一周查缺补漏，仿写了一个sample case。

如果时间紧的话，这些资料我认为的优先级应该是：

真题/samplecase>mod6-8>ISLR> RMAFA>其他书

【考试】考试的难点不是编程，因为会提供给你一个r template，里面大部分的程序都写好了，我们只需要改变一些参数和写少量的代码就可以了。难点应该是操作和写作同时进行，并掌握好时间。必须快速理解每道题的意思看懂提供的代码，迅速操作并写作。由于考试时间很紧张，一定要按照分值分配时间，而且题目的设置分数多的题目往往在后面，但是前面的题目分值小又很细碎，很浪费时间。所以做前面题一定要见好就收，遇到不会的能跳过就跳过，留更多的时间给后面。

先写到这吧，希望大家好好准备，都能通过考试！